当SortedList.add在内部使用insort时，它怎么会有o(log(n))时间复杂度呢？

当SortedList.add在内部使用insort时，它具有O(log(n))时间复杂度的原因是因为insort是一种基于二分查找的插入算法。

二分查找是一种高效的查找算法，它通过将查找范围逐渐缩小一半来快速定位目标元素的位置。在插入排序中，insort算法使用二分查找来确定新元素应该插入的位置。

具体来说，当调用SortedList.add方法时，insort会首先使用二分查找来找到新元素应该插入的位置。二分查找的时间复杂度是O(log(n))，其中n是已排序列表的长度。

一旦找到插入位置，insort会将新元素插入到该位置，并将其他元素向后移动以腾出空间。这个过程的时间复杂度是O(n)，因为最坏情况下需要将所有元素向后移动一位。

因此，SortedList.add方法的总体时间复杂度是O(log(n)) + O(n) = O(n)。

SortedList.add方法的O(log(n))时间复杂度使得它在处理大量数据时非常高效。它适用于需要频繁插入新元素并保持有序的场景，例如实时日志分析、排行榜更新等。

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