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每周挑战290穆罕默德·s·安瓦尔(mohammads.anwar)每周都会发出“每周挑战”，让我们所有人都有机会为每周两次的任务提出解决方案。我的解决方案首先用python编写，然后转换为perl。这对我们所有人来说都是练习编码的好方法。挑战，我的解决方案任务1：双重存在任务给你一个整数数组，@ints。编写一个脚本来查找是否存在两个索引$i和$j使得：$i!=$j0<=($i,$j)<标量@ints$ints[$i]==2*$ints[$j]我的解决方案这看起来相对简单，但有一个巨大的问题

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理解函数的时间复杂度对于编写高效的代码至关重要。时间复杂度提供了一种方法来分析算法的运行时间如何随着输入数据大小的增长而增加。在本文中，我们将探讨各种内置Python函数和常见数据结构的时间复杂度，帮助开发人员在编写代码时做出明智的决策。什么是时间复杂度？时间复杂度是一个计算概念，描述了算法完成所需的时间量，作为输入长度的函数。它通常使用BigO表示法来表示，该表示法根据最坏情况或上限性能对算法进行分类。常见的时间复杂度包括：O(1)：恒定时间O(logn)：对数时间O(n)：线性时间O(nlogn)：线