大O 技法
def boll(word1, word2):list1= list(word1)
a1 = len(word1)
list2 = list(word2),
a2 = len(word2)
n = 0
if a1 == a2:
for each in list1:
if each in list2:
list2.remove(each)
n += 1
if n== a1:
print("great")
boll("eweew","ewewe")
能将一下这段代码的数量级吗（大O技法） 这段代码的数量级是O(n)，其中n是word1的长度。在代码中，我们首先将word1和word2转换为列表，并获取它们的长度。然后，我们使用一个循环遍历word1中的每个字符。在每次迭代中，我们检查该字符是否存在于word2中。如果存在，我们将其从word2中移除，并增加计数器n的值。最后，我们检查计数器n是否等于word1的长度a1。如果是，则打印"great"。
在最坏的情况下，我们需要遍历word1中的每个字符，并在word2中查找和移除相应的字符。因此，时间复杂度为O(n)。 这段代码的时间复杂度（大O记号）可以分析如下：
1. 首先，将两个字符串转换为列表，这个操作的时间复杂度是 O(m + n)，其中 m 是第一个字符串的长度，n 是第二个字符串的长度。
2. 接着，获取两个字符串的长度，这两个操作的时间复杂度都是 O(1)。
3. 然后，进行了一个循环，循环的次数是第一个字符串的长度 a1。在循环内部，执行了一系列的操作，包括列表查找和删除操作。
- 列表查找操作，在最坏情况下，需要遍历整个列表，时间复杂度是 O(m)。
- 列表删除操作，在最坏情况下，需要将元素移动到列表末尾，时间复杂度是 O(m)。
综合考虑，循环内部的操作的时间复杂度是 O(m)。
4. 最后，判断 n 是否等于 a1，这是一个常数时间操作，时间复杂度是 O(1)。
因此，总的时间复杂度可以表示为：
O(m + n) + O(1) + a1 * O(m) + O(1) = O(m + n + a1 * m)
这里 m 是第一个字符串的长度，n 是第二个字符串的长度，a1 是第一个字符串的长度。
需要注意的是，在实际情况中，这段代码的性能会受到具体输入数据的影响，最坏情况下的时间复杂度是 O(m + n + a1 * m)，但在平均情况下可能会更快一些。
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