Question

我已经编写了以下代码来查找字谜。我曾经认为这个大O符号是O(n)但是我的导师告知我不正确。我很困惑为什么这不正确但是，有人能提出任何建议吗？

# Define an anagram.
def anagram(s1, s2):
    return sorted(s1) == sorted(s2)

# Main function.
def Question1(t, s):
    # use built in any function to check any anagram of t is substring of s
    return any(anagram(s[i: i+len(t)], t)
                 for i in range(len(s)-len(t)+ 1))

功能调用：

# Simple test case.
print Question1("app", "paple")
# True

Answer 1

t的任何anagram都是s
的子串

这不是你的代码所说的。

你有“s的任何子串都是t的字谜”，这可能是等价的，但这样更容易理解。

至于复杂性，你需要定义你正在调用的内容N ......它是len(s)-len(t)+ 1吗？

函数any()具有复杂度N，在这种情况下，是的。

但是，你还在T长度的输入上调用anagram，你似乎忽略了它。

anagram两次致电sorted。假设合并排序，对sorted的每次调用都接近O(T * log(T))。您还要执行列表切片，因此可能略高一些。

假设你的复杂性大约为(S-T) * 2 * (T * log(T))，其中T和S是字符串的长度。

答案取决于您输入的字符串更大。

最好的情况是它们的长度相同，因为那时你的范围只有一个元素。

Big O表示法是最糟糕的情况，因此您需要确定哪些条件在总操作方面产生最大的复杂性。例如，如果T> S'那么len(s)-len(t)+ 1将是非正数，那么代码运行多少或等于相等长度的字符串？那么S＆lt; T或S = 0？

Answer 2

由于一些因素，这不是N的复杂性。第一个sorted具有O（n log n）复杂度。如果T足够长，你可以多次调用它（并对T和S进行排序）。

简单anagram函数的大O表示法

2 个答案: