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#include<iostream> #include <iomanip> #include <bits/stdc++.h> using namespace std; void Check(struct SqList b); int k=0;//l=0; typedef struct SqList { char word[20]; int length; } SqList; SqList a[10000],b[50]; int main() { //输入字典和待检测单词组 两个几乎一样的输入 for(int i=0;scanf("%s",&a[i])!=EOF;i++) { if(a[i].word[0]=='#') break; a[i].length=strlen(a[i].word); k++; } for(int i=0;scanf("%s",&b[i])!=EOF;i++) { if(b[i].word[0]=='#') break; b[i].length=strlen(b[i].word); //l++; Check(b[i]); } ///检测函数 } void Check(struct SqList b) { int num=0,o=1; for(int j=0;j<k;j++)//字典词 { if(strcmp(b.word,a[j].word)==0) { cout<<b.word<<" is correct"<<endl; o=0; break; } } if(o) { cout<<b.word<<":"; for(int j=0;j<k;j++) { if(b.length==a[j].length+1) { num=0; for(int m=0,n=0;a[j].word[m]!='\0';m++,n++) { if(a[j].word[m]!=b.word[n]) { num++; m--; } if(num>=2) break; } if(num<=1) cout<<" "<<a[j].word; } else if(b.length==a[j].length-1) { num=0; for(int m=0,n=0;b.word[n]!='\0';m++,n++) { if(a[j].word[m]!=b.word[n]) { num++; n--; } if(num>=2) break; } if(num<=1) cout<<" "<<a[j].word; } else if(b.length==a[j].length) { num=0; for(int m=0,n=0;a[j].word[m]!='\0';m++,n++) { if(a[j].word[m]!=b.word[n]) num++; if(num>=2) break; } if(num<=1) cout<<" "<<a[j].word; } } cout<<endl; } } 的时间复杂度和空间复杂度

dc3049813
2个月前
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这段代码是一个C++程序,其主要功能是检查一组单词是否在字典中,如果不在,就找出与该单词长度相差1或相等的单词,并计算它们之间的差异。下面是对代码的时间复杂度和空间复杂度的分析:

时间复杂度分析:

  1. 输入阶段:两个for循环分别用于读取字典和待检测单词组,时间复杂度为O(n),其中n是待检测单词的数量。

  2. Check函数

    • 首先,有一个for循环用于遍历字典,时间复杂度为O(k),其中k是字典中单词的数量。
    • 然后,对于每个待检测单词,如果它不在字典中,会进行另一个for循环,再次遍历字典。这个循环的时间复杂度也是O(k)。
    • 在这个内部循环中,还有嵌套的for循环,用于比较单词之间的差异。这个循环的时间复杂度是O(m),其中m是待比较单词的长度。

    因此,Check函数的总时间复杂度是O(k * n * m),其中n是待检测单词的数量,k是字典中单词的数量,m是单词的平均长度。

空间复杂度分析:

  1. 数组a和b:这两个数组分别用于存储字典中的单词和待检测的单词。如果每个单词的最大长度为20,那么空间复杂度为O(n + k),其中n是待检测单词的数量,k是字典中单词的数量。

  2. 字符数组word:在SqList结构体中,每个单词都使用一个固定大小的字符数组存储,大小为20。这部分的空间复杂度是O((n + k) * 20)。

  3. 其他变量:程序中使用的其他变量(如num, o, j, m, n等)占用的空间相对于数组a和b来说可以忽略不计。

综上所述,整个程序的空间复杂度主要由数组a和b决定,为O((n + k) * 20)。

总结:

  • 时间复杂度:O(k * n * m)
  • 空间复杂度:O((n + k) * 20)

这里的k, n, m分别代表字典中单词的数量、待检测单词的数量和单词的平均长度。这个分析假设了所有单词的长度大致相同,实际情况可能会有所不同。

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