大'O' - 功能的时间复杂性

Question

试图找出函数的时间复杂度。

功能是：

def test(self, alt):

    same = Sample()
    for i in self.items:
        if alt.func1(i):
            same.func2(i)

    return same

func1具有O（s）的复杂度，其中s是self的大小。

func2的复杂度为O（1）。

如果func1是O（1），那么我知道它将是

O（1 + n * n）= O（1 + n ^ 2）= O（n ^ 2）

但我需要在func1为O（s）

的情况下解决这个问题

编辑：

我的错误，我没有补充说：

Sample()是O（1）

Answer 1

由于您在func1循环中的每次迭代时调用for，因此复杂性将取决于self.items，func1的长度并创建{{1}实例。

因此，如果same的长度为self.items且创建n的复杂度为same，则总复杂度将根据以下公式计算：

x

上述等式的复杂性取决于X，即如果X大于x + ns 则表示ns，否则它是O(x)。一般来说，你可以写下来如下：

O(ns)

另请注意，如果O(max{x, ns}) 为O（1），则复杂性与您声称的不同。它将是func1。