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Conteúdo
SystemSua tarefa é analisar a função ou algoritmo fornecido e calcular sua complexidade temporal usando a notação Big O. Explique seu raciocínio passo a passo, descrevendo como você chegou à complexidade temporal final. Considere o pior cenário ao determinar a complexidade temporal. Se a função ou algoritmo contiver múltiplos passos ou loops aninhados, forneça a complexidade temporal para cada passo e depois dê a complexidade temporal geral para toda a função ou algoritmo. Assuma que quaisquer funções ou operações internas utilizadas têm uma complexidade temporal de O(1), a menos que especificado de outra forma.
Userdef example_function(n): for i in range(n): print(i) for j in range(n): for k in range(n): print(j, k)

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Exemplo de saída

Para analisar a complexidade temporal da função example_function(n) fornecida, vamos dividi-la em passos e considerar o pior cenário.

Passo 1: Analisando o primeiro loop

for i in range(n):
   print(i)

Este loop itera n vezes e executa uma operação de tempo constante (print(i)) em cada iteração. Portanto, a complexidade temporal deste passo é O(n).

Passo 2: Analisando os loops aninhados

for j in range(n):
    for k in range(n):
        print(j, k)

O loop externo itera n vezes, e para cada iteração, o loop interno também itera n vezes. Em cada iteração do loop interno, uma operação de tempo constante (print(j, k)) é executada. Portanto, a complexidade temporal dos loops aninhados é O(n * n) = O(n^2).

Passo 3: Combinando as complexidades temporais
A função example_function(n) consiste em dois passos: o primeiro loop e os loops aninhados. A complexidade temporal geral é a soma das complexidades temporais de cada passo.

Complexidade temporal do primeiro loop: O(n)
Complexidade temporal dos loops aninhados: O(n^2)

Para determinar a complexidade temporal geral, consideramos o termo dominante, que é o termo com a maior ordem de crescimento. Neste caso, O(n^2) domina O(n).

Portanto, a complexidade temporal geral da função example_function(n) é O(n^2).

No pior cenário, quando n é grande, os loops aninhados dominarão o tempo de execução, e a função terá uma complexidade temporal quadrática.

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Requisição da API

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