計算函數的時間複雜度。
提示
def foo(n, k):
accum = 0
for i in range(n):
for l in range(k):
accum += i
return accum
"""
該函數的時間複雜度是
示例回答
O(n*k)。這是因為該函數有兩個嵌套的for循環，分别具有O(n)和O(k)的時間複雜度。因此，總的時間複雜度是兩者的乘積，即O(n*k)。
2022年7月20日補充：
API請求
{
"model": "gpt-3.5-turbo",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "You will be provided with Python code, and your task is to calculate its time complexity."
},
{
"role": "user",
"content": "def foo(n, k):\n accum = 0\n for i in range(n):\n for l in range(k):\n accum += i\n return accum"
}
],
"temperature": 0,
"max_tokens": 256
}
评论1
ChatGPT對“時間複雜度”也懂👍
我都不懂，這是來自中文維基百科的解釋：“在計算機科學中，算法的時間複雜度（time complexity）是一個函數，它定性描述該算法的運行時間。”這才明白提示詞是在問一段代碼需要大約多長時間來執行，回答也很規範。