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分析这段代码的时间复杂度#include #include #include using namespace std; int nums[1001]; int n, targetSum, maxSum = 0, solution = 0; struct Node { vector current; int level; int currSum; Node(int n) { ...

作者：golang云原生栏目：公开2023-12-30 10:57868

这段代码使用了广度优先搜索（BFS）来求解子集和问题。分析其时间复杂度如下：

  1. 在主函数SubsetSum()中，首先初始化一些变量和数据结构，时间复杂度为O(1)。
  2. 接着，在while循环中，对于每个节点都进行了一些操作：
    • 弹出队列中的当前节点：O(1)
    • 判断当前节点的level是否等于n：O(1)
      • 若相等，则根据条件进行相应操作：O(n)
      • 若不相等，则分别创建两个新的节点并入队列：O(1)
  3. 最后，在打印最优解或次优解时，遍历bestLoads数组并输出结果，其中包含两层循环，但是由于嵌套循环上限与n相关，可以视为O(n)的操作。

综上所述，该段代码的主要时间消耗在BFS过程中。由于每个元素都有两种选择（选或不选），因此总共会生成2^n个状态。而在每个状态下都需要执行一系列操作（判断、赋值、入队），这些操作的时间复杂度可以看作是常数级别。

因此，该段代码的总体时间复杂度为 O(2^n * n)，其中 n 为给定数组长度。请注意，在特殊情况下（例如 targetSum 非常小），实际运行时间可能会提前结束或得到更好的结果。


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