Question

我有一个简单的函数，reverseWords（），它隐藏了字符串中的单词。例如。输入S =“这是一个字符串”给出“siht si a gnirts”的输出

我想知道这个功能的大O是什么。是O（N），O（N ^ 2）还是O（N * M）？

def reverseWords(S):
    # code in Python 2.7
    listA = S.split()
    output = []
    for element in listA:
        output.append(element[::-1])

    return (" ".join(output))

是O（N），O（N ^ 2）还是O（N * M）？

O（N ^ 2），因为我们有一个嵌套循环，例如。传递一次输入，外部循环，然后将每个字符反转为内部循环
O（N * M）与上述相同的原因，除了M表示为字符上的循环
O（N）因为...我忘记了解释

Answer 1

它是O(N)。我认为你不确定的部分是：

for element in listA:
    output.append(element[::-1])

这里需要注意的是，虽然我们确实有嵌套循环（超过listA及其每个元素中的字符），但处理的字符总数仍然只有O(N)。如果k是每个单词中的平均字母数，那么您可以将时间视为N/k（对于外循环）* k（对于内循环）= {{ 1}}。

更直接（我说更好）分析它的方法是思考，＆＃34;我需要为每个角色做什么＆＃34;？：

扫描它，在N
将其复制到split()
将新字符串附加到结果列表中（实际上我们每个字符执行此操作不到一次，但对于big-O，上限是正常的）
将迭代器推进split()（再次，不到一次，每个单词只有一次）
以相反的顺序将其复制到切片中的新字符串中。
将其包含的字符串附加到listA（每个单词一次）
无论output做什么（如果您愿意，我邀请您进行调查，或者接受我的话join()）。

因此，如果列表追加，内存分配等等都是分摊的O(total length of all strings)，在CPython中它们是，那么整体时间复杂度为O(1)，包括O(N)

因为正确的术语很重要，因为它join()因此O(N)也是如此。

这个函数的Big-O是什么，可以反转字符串中的单词

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