有人可以帮助我弄清楚算法的时间复杂度吗？

Question

ArrayOne输入示例：[-1、5、10、20、28、3]

示例ArrayTwo输入：[26、134、135、15、17]

我猜是O（n ^ 2 + m ^ 2），其中n是ArrayOne的长度，m是ArrayTwo的长度？

Answer 1

假设len(arrayOne) = n和len(arrayTwo) = m

i = 0 and j = 0

从头开始，您会看到一个外部的while循环，该循环不会立即持续多久。

在while循环中，您需要进行一些固定的工作，然后检查是否为j == m。这是不正确的，因此j被递增m次。

现在，j == m可以增加i并设置j = -1。这意味着j将再次增加m次。 i递增，j重置。

j将重置n次。

因此，这里的内部循环可以用m表示。还有n的外循环。

因此，该算法的运行时复杂度为O（n * m）

Answer 2

为什么哦，为什么这段代码不只是写成：

minDiff = float("inf")
for value1 in arrayOne:
    for value2 in arrayTwo:
        minDiff = min(minDiff, abs(value1 - value2))

感觉这段代码已经过时了，无法掩盖它是一对嵌套迭代的事实，而且时间很明显。

这也意味着它可以在Python中写成一行：

minDiff = min(abs(value1 - value2) for value1 in arrayOne for value2 in arrayTwo)