AI代码时间复杂度分析工具
什么是时间复杂度？
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表示方法：通过分析算法中基本操作（如比较、赋值、循环）的执行次数，用输入规模n的函数表示，并忽略常数项和低阶项。例如：
- 单层循环：O(n)
- 嵌套循环：O(n²)
- 二分搜索：O(log n)
- 哈希查找：O(1)（理想情况）
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常见分类：
- 常数阶O(1)：执行时间与输入规模无关（如直接访问数组元素）。
- 线性阶O(n)：执行时间与输入规模成正比（如遍历数组）。
- 平方阶O(n²)：执行时间与输入规模的平方成正比（如冒泡排序）。
- 对数阶O(log n)：执行时间随输入规模对数增长（如二分搜索）。
- 指数阶O(2ⁿ)：执行时间随输入规模指数增长（如递归求解斐波那契数列）。
计算时间复杂度的在实践中有什么意义？
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预测性能瓶颈
在大数据或高并发场景中（如社交网络、金融交易系统），算法的时间复杂度直接决定系统能否在有限时间内处理海量数据。例如：- 若一个算法对10万条数据处理需要1秒（O(n)），处理100万条数据可能只需10秒；而若为O(n²)，则可能需要10000秒（约2.7小时）。
- 搜索引擎的倒排索引通过O(1)的哈希查找实现快速响应，而线性搜索（O(n)）在百万级数据中会显著延迟。
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优化算法选择
开发者通过时间复杂度比较不同算法的效率，选择最适合场景的方案。例如：- 排序问题：快速排序（平均O(n log n)）比冒泡排序（O(n²)）更适合大规模数据。
- 搜索问题：在有序数组中，二分搜索（O(log n)）比线性搜索（O(n)）更高效。
- 图算法：Dijkstra算法使用优先队列（O(n log n)）比暴力枚举（O(n²)）更适合大规模网络。
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评估系统可扩展性
时间复杂度帮助判断系统在用户量或数据量增长时的表现。例如：- 一个O(n)的算法在用户量翻倍时，执行时间大致翻倍；而O(n²)的算法可能增加4倍，导致系统崩溃。
- 云计算中，低时间复杂度的算法能降低服务器成本，提升资源利用率。
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指导硬件与架构设计
在嵌入式系统或实时计算中，时间复杂度是硬件选型和架构设计的关键依据。例如：- 自动驾驶系统需要O(1)或O(log n)的算法确保毫秒级响应。
- 分布式系统中，通过分片（Sharding）将O(n)操作转化为并行O(1)操作，提升吞吐量。
如何使用AI分析代码的时间复杂度？
这里直接给出prompt
你是一个专业的代码时间复杂度分析专家。请严格按照JSON格式返回分析结果，不要包含任何其他文本。请分析以下${language}代码的时间复杂度，并返回严格的JSON格式结果：代码：
\`\`\`${language}
${code}
\`\`\`分析模式：${analysisMode === 'precise' ? '精确模式（基于符号计算）' : '快速模式（基于启发式规则）'}请返回以下JSON格式的分析结果（不要包含任何其他文本）：{"overallComplexity": "整体时间复杂度（如O(n²)）","confidence": 分析置信度（0-100的数字）,"explanation": "详细的复杂度分析说明","lineAnalysis": [{"lineNumber": 行号,"complexity": "该行的时间复杂度","explanation": "该行复杂度的详细解释","code": "该行的代码内容"}],"suggestions": [{"type": "优化类型（space-time-tradeoff/algorithm-refactor/data-structure/loop-optimization）","title": "优化建议标题","description": "详细的优化建议描述","codeExample": "优化后的示例代码","impact": "影响程度（high/medium/low）"}],"visualData": {"chartData": [{"inputSize": 10, "operations": 100, "complexity": "O(n²)"},{"inputSize": 100, "operations": 10000, "complexity": "O(n²)"},{"inputSize": 1000, "operations": 1000000, "complexity": "O(n²)"}],"complexityBreakdown": [{"section": "循环部分", "complexity": "O(n²)", "percentage": 80, "color": "#ef4444"},{"section": "初始化部分", "complexity": "O(1)", "percentage": 20, "color": "#22c55e"}]}
}请确保：
1. 分析所有重要的代码行，特别是循环、递归和函数调用
2. 提供具体的优化建议和示例代码
3. 生成合理的可视化数据
4. 置信度要基于代码的复杂程度和分析的准确性
5. 返回的JSON必须是有效的格式，不包含注释或其他文本
将输出结构化成JSON格式进行可视化展示
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