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如何继续计算此函数的时间复杂度(f3)？

要计算函数的时间复杂度，需要分析函数中的各个操作的时间复杂度，并根据函数的执行流程确定最终的时间复杂度。

在给出具体答案之前，需要了解函数的代码实现或伪代码，以便进行分析。请提供函数的代码或伪代码，我将根据提供的信息给出完善且全面的答案。

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【数据结构】复杂度讲解

数据结构中是计算机存储,组织数据的方式,指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合.

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面试题精选:神奇的斐波那契数列

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时间复杂度

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8个常见的机器学习算法的计算复杂度总结

时间复杂度不是测量一个算法或一段代码在某个机器或者条件下运行所花费的时间。时间复杂度一般指时间复杂性，时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间，允许我们在不运行它们的情况下比较不同的算法。例如，带有O(n)的算法总是比O(n²)表现得更好，因为它的增长率小于O(n²)。

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深究递归和迭代的区别、联系、优缺点及实例对比「建议收藏」

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数据结构初步（一）- 时间与空间复杂度

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【数据结构与算法】时间复杂度与空间复杂度

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数据结构与算法系列之时间复杂度

上一篇《数据结构和算法》中我介绍了数据结构的基本概念，也介绍了数据结构一般可以分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构分为集合结构、线性结构、树形结构和图形结构。物理结构分为顺序存储结构和链式存储结构。并且也介绍了这些结构的特点。然后，又介绍了算法的概念和算法的5个基本特性，分别是输入、输出、有穷性、确定性和可行性。最后说阐述了一个好的算法需要遵守正确性、可读性、健壮性、时间效率高和存储量低。其实，实现效率和存储量就是时间复杂度和空间复杂度。本篇我们就围绕这两个"复杂度"展开说明。在真正的开发中，时间复杂度尤为重要，空间复杂度我们不做太多说明。

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算法 - 程序的灵魂

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【愚公系列】2021年12月 Python教学课程 27-算法

算法是计算机处理信息的本质，计算机程序本质上是通过一个算法来告诉计算机确切的步骤，来执行一个指定的任务。

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每日一问之算法的时间复杂度

这周调整了下计划，鉴于很多不懂的知识需要大量的时间去消化及整理输出，因此，改为每逢节假日更新每日一问。

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分析递归函数的时间复杂度

想想斐波那契函数，它的递归关系是f(n) = f(n-1) + f(n-2)；乍一看，我们会发现，在斐波那契函数执行期间来计算递归调用的次数似乎并不那么的容易。

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数据结构与算法：复杂度

实际中我们计算时间复杂度时，我们其实并不一定要计算精确的执行次数，而只需要大概执行次数，那么这里我们使用大O的渐进表示法。

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【初阶数据结构】算法效率大揭秘 | 时间与空间复杂度的深度剖析

如下斐波那契数列的递归实现方式非常简洁，但是简洁一定好的吗？单纯通过代码的长度去衡量算法效率是不准确的。

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数据结构入门（2）时间复杂度与空间复杂度

下面一串代码是关于如何实现斐波那契数列，代码非常简洁，其实编程是非常灵活的，一个功能可以有不同的实现方法，通常我们需要找到效率最高的，同时代码量非常可观，简洁的理想代码。

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数据结构之时间复杂度和空间复杂度

我们都知道算法是处理数据的方法，那么如何衡量一个算法的好坏呢？（即，判断该算法的效率如何）由于算法在编写成可执行程序后，运行会消耗时间资源和空间（内存）资源，因此衡量一个算法的好坏一般通过时间和空间两个维度进行衡量。即，时间复杂度和空间复杂度。

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算法复杂度

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。即算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。时间复杂度在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。时间复杂度计算方法 1、一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度

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算法中的时间复杂度

程序员写代码过程中总要用到算法，而不同的算法有不同的效率，时间复杂度是用来评估的算法的效率的一种方式。

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【海贼王的数据航海】时间复杂度 | 空间复杂度

用递归实现斐波那契数列，看上去代码十分简洁，但简洁一定就是好算法吗？如何衡量一个算法的好坏？

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【数据结构与算法】2.时间复杂度和空间复杂度

算法效率分为两种：第一种是时间效率；第二种是空间效率。时间效率又称为时间复杂度，而空间效率又称为空间复杂度。时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度衡量一个算法所需要的额外空间。

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LeetCode0：学习算法必备知识：时间复杂度与空间复杂度的计算

算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。算法是大厂、外企面试的必备项，也是每个高级程序员的必备技能。针对同一问题，可以有很多种算法来解决，但不同的算法在效率和占用存储空间上的区别可能会很大。

【数据结构】数据结构和算法的重要性&&复杂度详解

数据结构(Data Structure)是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合

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02 复杂度分析_pythoner学习数据结构与算法系列

设计算法时，时间复杂度要比空间复杂度更容易出问题，所以一般情况一下我们只对时间复杂度进行研究。一般面试或者工作的时候没有特别说明的话，复杂度就是指时间复杂度。

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第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-基础练习 Fibonacci数列

最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。

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【C语言入门数据结构】时间复杂度和空间复杂度

数据结构指的是“一组数据的存储结构”，算法指的是“操作数据的一组方法”。数据结构是为算法服务的，算法是要作用在特定的数据结构上的。

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从一些简单的例子看算法时间复杂度原

在编程中，一段代码的执行效率实际上很难估算和预测，其主要受到如下几个方面的影响：

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一文搞懂算法的时间复杂度与空间复杂度

本文介绍了算法的时间复杂度和空间复杂度，包括基本概念、计算方法以及常见的时间和空间复杂度。同时，对于复杂情况，还分析了其时间复杂度和空间复杂度。

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[数据结构]——算法的时间复杂度和空间复杂度

算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。

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时间和空间复杂度

算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。

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算法时间复杂度

虽然计算机能快速的完成运算处理，但实际上，它也需要根据输入数据的大小和算法效率来消耗一定的处理器资源。要想编写出能高效运行的程序，我们就需要考虑到算法的效率。

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算法（一）时间复杂度

前言算法很重要，但是一般情况下做移动开发并不经常用到，所以很多同学早就将算法打了个大礼包送还给了老师了，况且很多同学并没有学习过算法。这个系列就让对算法头疼的同学能快速的掌握基本的算法。过年放假阶段玩了会游戏NBA2K17的生涯模式，没有比赛的日子也都是训练，而且这些训练都是自发的，没有人逼你，从早上练到晚上，属性也不涨，但是如果日积月累，不训练和训练的人的属性值就会产生较大差距。这个突然让我意识到了现实世界，要想成为一个球星（技术大牛）那就需要日积月累的刻意训练，索性放下游戏，接着写文章吧。 1.算法的

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Java编程内功-数据结构与算法「排序算法分类与介绍」

内部排序:指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序.常见的内部排序有:直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、基数排序。

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复杂度讲解

算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。

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数据结构与算法 --- 算法前篇

算法介绍从一个简单加法开始，现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序，那我可以这样写：

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算法的时间复杂度

作为一个非典型的前端开发人员，我们要懂得一些算法的概念，并将其理论知识引入日常的开发中，提高日常的开发效率和提升产品的体验。

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究竟为什么，快速排序的时间复杂度是n*lg(n)？ | 经典面试题

partition使用第一个元素t=arr[low]为哨兵，把数组分成了两个半区：

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【时间复杂度空间复杂度】

当文件没有进行保存时，这个文件保留在内存中，一旦断电，文件将无法保存，因此为了避免这种情况的发生，，处理文件之后，应该及时的ctrl+s保存到磁盘当中去。

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算法复杂度分析

最好情况时间复杂度就是在程序最理想的状态下，数组第一个元素就是我们要查找的元素，只需要查找一次；而最坏情况时间复杂度就是在程序最糟糕的状态下，数组最后一个元素才是我们要查找的元素，需要查找完整个数组；

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