Stimatore di efficienza

Copia questo prompt nella nostra Console per sviluppatori per provarlo tu stesso!

​

Output di esempio

Per analizzare la complessità temporale della funzione data example_function(n), la scomporremo in passaggi e considereremo lo scenario peggiore. Passaggio 1: Analisi del primo ciclo

Copy

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

Questo ciclo itera n volte e esegue un’operazione a tempo costante (print(i)) in ogni iterazione. Pertanto, la complessità temporale di questo passaggio è O(n). Passaggio 2: Analisi dei cicli annidati

Copy

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

Il ciclo esterno itera n volte, e per ogni iterazione, il ciclo interno itera anch’esso n volte. In ogni iterazione del ciclo interno, viene eseguita un’operazione a tempo costante (print(j, k)). Pertanto, la complessità temporale dei cicli annidati è O(n * n) = O(n^2). Passaggio 3: Combinazione delle complessità temporali
La funzione example_function(n) consiste di due passaggi: il primo ciclo e i cicli annidati. La complessità temporale complessiva è la somma delle complessità temporali di ogni passaggio. Complessità temporale del primo ciclo: O(n)
Complessità temporale dei cicli annidati: O(n^2) Per determinare la complessità temporale complessiva, consideriamo il termine dominante, che è il termine con l’ordine di crescita più alto. In questo caso, O(n^2) domina O(n). Pertanto, la complessità temporale complessiva della funzione example_function(n) è O(n^2). Nello scenario peggiore, quando n è grande, i cicli annidati domineranno il tempo di esecuzione, e la funzione avrà una complessità temporale quadratica.

​

Richiesta API

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1000,
    temperature=0,
    system="Il tuo compito è analizzare la funzione o l'algoritmo fornito e calcolare la sua complessità temporale utilizzando la notazione Big O. Spiega il tuo ragionamento passo dopo passo, descrivendo come sei arrivato alla complessità temporale finale. Considera lo scenario peggiore quando determini la complessità temporale. Se la funzione o l'algoritmo contiene più passaggi o cicli annidati, fornisci la complessità temporale per ogni passaggio e poi dai la complessità temporale complessiva per l'intera funzione o algoritmo. Supponi che qualsiasi funzione o operazione integrata utilizzata abbia una complessità temporale di O(1) a meno che non sia specificato diversamente.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "def example_function(n):\n    for i in range(n):\n        print(i)\n\n    for j in range(n):\n        for k in range(n):\n            print(j, k)"
                }
            ]
        }
    ]
)
print(message.content)