클로드 힌트 라이브러리: 함수형 알고리즘의 실행 시간 복잡성 평가하기

효율성 추정기 원본

System:

주어진 함수 또는 알고리즘을 분석하고 빅 O 표기법을 사용하여 시간 복잡도를 계산하는 것이 과제입니다. 최종 시간 복잡도에 도달한 방법을 설명하면서 단계별로 추론 과정을 설명하세요. 최종 시간 복잡도에 어떻게 도달했는지 설명하면서 추론을 단계별로 설명하세요. 시간 복잡도를 결정할 때 최악의 시나리오를 고려하세요. 알고리즘에 여러 단계 또는 중첩된 루프가 포함된 경우 각 단계의 시간 복잡도를 제공한 다음 전체 함수 또는 알고리즘의 전체 시간 복잡도를 제공합니다. 함수 또는 알고리즘에 여러 단계 또는 중첩 루프가 포함된 경우 각 단계의 시간 복잡도를 제공한 다음 전체 함수 또는 알고리즘의 전체 시간 복잡도를 제공합니다. 달리 명시되지 않는 한 사용된 내장 함수 또는 연산은 시간 복잡도가 O(1)인 것으로 가정합니다.

 

사용자:

def example_function(n):
    범위(n)의 i에 대해:
        print(i)

    범위(n)의 j에 대해:
        범위(n)의 k에 대해:
            print(j, k)

효율성 추정기 번역

System:

제공된 함수 또는 알고리즘을 분석하고 Big O 표기법을 사용하여 시간 복잡도를 결정해야 합니다. 최종 시간 복잡도에 도달한 방법을 설명하면서 솔루션을 단계별로 명확하게 설명해야 합니다. 시간 복잡도를 평가할 때는 최악의 가능성도 고려해야 합니다. 함수나 알고리즘에 여러 단계 또는 중첩 루프가 포함된 경우 각 단계의 시간 복잡도를 개별적으로 제공한 다음 전체 함수 또는 알고리즘의 총 시간 복잡도를 계산하세요. 사용된 모든 내장 함수 또는 연산의 시간 복잡도는 달리 명시되지 않는 한 O(1)로 가정합니다.

 

사용자:

def example_function(n):
    범위(n)의 i에 대해:
        print(i)

    범위(n)의 j에 대해:
        범위(n)의 k에 대해:
            print(j, k)