如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 為自然數），如何求出所有a、b、c可能的組合?
import time
start_time = time.time()
for a in range(0, 1001):
for b in range(0, 1001):
c = 1000 - a - b
if a+b+c==1000
and a**2 + b**2 == c**2:
print("a, b, c:%d, %d ,%d" % (a, b, c))
end_time = time.time()
print("times:%d" %(end_time - start_time))
print("finished")
a, b, c:0, 500 ,500
a, b, c:200, 375 ,425
a, b, c:375, 200 ,425
a, b, c:500, 0 ,500
times:0
finished
n)=o
(n∗n
∗(1+
1))=
o(n∗
n)=o
(n2)
輸入: 演算法具有0個或多個輸入
輸出: 演算法至少有1個或多個輸出
有窮性: 演算法在有限的步驟之後會自動結束而不會無限迴圈，並且每乙個步驟可以在可接受的時間內完成
確定性：演算法中的每一步都有確定的含義，不會出現二義性
可行性：演算法的每一步都是可行的，也就是說每一步都能夠執行有限的次數完成
」大o記法」：對於單調的整數函式f，如果存在乙個整數函式g和實常數c>0，使得對於充分大的n總有f(n)<=c*g(n)，就說函式g是f的乙個漸近函式（忽略常數），記為f(n)=o(g(n))。也就是說，在趨向無窮的極限意義下，函式f的增長速度受到函式g的約束，亦即函式f與函式g的特徵相似。
時間複雜度：假設存在函式g，使得演算法a處理規模為n的問題示例所用時間為t(n)=o(g(n))，則稱o(g(n))為演算法a的漸近時間複雜度，簡稱時間複雜度，記為t(n)
基本操作，即只有常數項，認為其時間複雜度為o(1)
順序結構，時間複雜度按加法進行計算
迴圈結構，時間複雜度按乘法進行計算
分支結構，時間複雜度取最大值判斷乙個演算法的效率時，往往只需要關注運算元量的最高次項，其它次要項和常數項可以忽略
在沒有特殊說明時，我們所分析的演算法的時間複雜度都是指最壞時間複雜度
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