[已解决]Python这样线程执行线程的方式算不算递归啊?

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rt.

from threading import Timer
def func():
    print('called')
    Timer(1,func).start()
func()
while True:
    pass

(顺便问问它的时间复杂度? $O(n)$ 还是 $O(n^n)$? )

我的想法：Thread#1使Thread#2运行，#2使#3运行，所以这是递归咯？

但是Thread.start也可以看作是往线程列表里增加了一项，各个Thread都在线程列表里，并列?

js也有settimeout类似的写法，js又是不是呢?

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FishC

2025-3-16 19:27:51

player-none 发表于 2025-03-16 19:27
FishC 发表于 2025-3-16 19:23
在你的假设下，即程序 ...

### **关于 `while True: pass` 的时间复杂度**  

`while True: pass` 是一个无限循环，它不会执行任何有意义的计算，只是不断地检查条件并执行 `pass` 语句。  

- **时间复杂度**：理论上是 **$O(∞)$**，因为它永远不会终止。  
- **如果运行 $t$ 秒后停止**，那么它的时间复杂度是 **$O(t)$**，因为它每秒执行相同的操作，执行时间与 $t$ 成正比。  

### **关于空间复杂度**  
- `while True: pass` **不会分配额外的内存**，因此空间复杂度可以认为是 **$O(1)$**，而不是 **$O(0)$**（通常不使用 $O(0)$，因为即使是最小的程序也会占用一些内存）。  

### **关于线程的情况**  
- 你的 `Timer` 代码每秒创建一个新线程，因此 $t$ 秒后有 $O(t)$ 个线程。  
- 但 `while True: pass` 只有一个主线程在运行，因此线程数始终是 **$O(1)$**。  

### **总结**  
| 代码 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 线程数 |  
|------|----------|----------|------|  
| `while True: pass` | $O(t)$ | $O(1)$ | $O(1)$ |  
| `Timer(1, func).start()` | $O(t)$ | $O(t)$ | $O(t)$ |  

所以，`while True: pass` 的时间复杂度是 **$O(t)$**，空间复杂度是 **$O(1)$**，线程数也是 **$O(1)$**。

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FishC

从概念上来说，你的代码并不算严格意义上的递归。递归通常指的是一个函数在其执行过程中直接或间接调用自身，而这里的 `func()` 并没有在执行过程中调用自己，而是通过 `Timer(1, func).start()` 让另一个线程在 1 秒后执行 `func()`，这更像是 **事件驱动** 或 **异步调度**，而不是传统的递归调用。

### **关于时间复杂度**
你的代码的时间复杂度并不是 $O(n)$ 或 $O(n^n)$，而是 **$O(∞)$**，因为它是一个无限循环的定时任务，每秒都会创建一个新的线程并执行 `func()`，理论上会一直运行下去，直到程序被终止。

如果考虑 `n` 秒后的线程数量：
- 每秒创建一个新线程，`n` 秒后大约有 `n` 个线程在运行（假设没有其他限制）。
- 线程的创建是线性的，因此时间复杂度可以认为是 **$O(n)$**。

但需要注意的是，这种方式会导致线程无限增长，最终可能会耗尽系统资源，导致程序崩溃。

### **JS 的 `setTimeout`**
在 JavaScript 中，`setTimeout(func, 1000)` 也会在 1 秒后执行 `func()`，但它不会创建新的线程，而是利用 **事件循环** 机制，在 1 秒后将 `func()` 放入任务队列中等待执行。因此，JS 的 `setTimeout` 方式更像是 **异步回调**，而不是递归。

### **总结**
- 你的 Python 代码 **不是递归**，而是 **异步调度**。
- 其时间复杂度是 **$O(n)$**，但会导致线程无限增长，最终崩溃。
- JavaScript 的 `setTimeout` 也不是递归，而是基于 **事件循环** 的异步回调。

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FishC 发表于 2025-3-16 19:20
从概念上来说，你的代码并不算严格意义上的递归。递归通常指的是一个函数在其执行过程中直接或间接调用自身 ...

你的说法有误. 在Thread#1调用完Timer(...).start()之后，Thread#1的使命就完成了，系统并不会崩溃。
接下来我们假设在程序执行秒数$t=10$的时候，线程自动停止，while True 也停了，这样的话时间复杂度又是多少呢？$O(n)$,$O(n^n)$?

FishC

player-none 发表于 2025-03-16 19:23
FishC 发表于 2025-3-16 19:20
从概念上来说，你的代 ...

在你的假设下，即程序在 $t=10$ 秒时停止，我们来分析时间复杂度。  

### **线程增长情况**
- 每秒创建一个新线程，因此在 $t=10$ 时，总共创建了 **10 个线程**。
- 这些线程是 **线性增长** 的，每秒只增加一个新线程。

### **时间复杂度分析**
- 线程的创建是 **线性的**，即 $t$ 秒后有 $O(t)$ 个线程。
- 每个线程的 `func()` 只执行一次，并不会嵌套调用自身，因此 **不会形成指数级增长**。
- 综上，时间复杂度是 **$O(n)$**，其中 $n$ 代表程序运行的秒数。

### **错误纠正**
你说得对，**系统不会崩溃**，因为 `Thread#1` 只是启动了 `Thread#2`，然后自己结束，后续线程也是如此。因此，线程数量不会无限增长，而是始终保持在 $O(n)$ 级别。

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FishC 发表于 2025-3-16 19:23
在你的假设下，即程序在 $t=10$ 秒时停止，我们来分析时间复杂度。  

### **线程增长情况**

既然$t$秒后有$O(t)$个线程，那如果只是

while True:pass

什么都不做,时间复杂度又是多少？

什么操作都没有，空间应该是$O(0)$（疑问：有这种写法吗？），时间又是多少？

线程每次都是一个，那$O(1)$ 也说得通吧?更何况这一秒的#1启动#2后，那$<1$秒的空隙似乎什么也没有啊？空间复杂度多少？

FishC

player-none 发表于 2025-03-16 19:27
FishC 发表于 2025-3-16 19:23
在你的假设下，即程序 ...

### **关于 `while True: pass` 的时间复杂度**  

`while True: pass` 是一个无限循环，它不会执行任何有意义的计算，只是不断地检查条件并执行 `pass` 语句。  

- **时间复杂度**：理论上是 **$O(∞)$**，因为它永远不会终止。  
- **如果运行 $t$ 秒后停止**，那么它的时间复杂度是 **$O(t)$**，因为它每秒执行相同的操作，执行时间与 $t$ 成正比。  

### **关于空间复杂度**  
- `while True: pass` **不会分配额外的内存**，因此空间复杂度可以认为是 **$O(1)$**，而不是 **$O(0)$**（通常不使用 $O(0)$，因为即使是最小的程序也会占用一些内存）。  

### **关于线程的情况**  
- 你的 `Timer` 代码每秒创建一个新线程，因此 $t$ 秒后有 $O(t)$ 个线程。  
- 但 `while True: pass` 只有一个主线程在运行，因此线程数始终是 **$O(1)$**。  

### **总结**  
| 代码 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 线程数 |  
|------|----------|----------|------|  
| `while True: pass` | $O(t)$ | $O(1)$ | $O(1)$ |  
| `Timer(1, func).start()` | $O(t)$ | $O(t)$ | $O(t)$ |  

所以，`while True: pass` 的时间复杂度是 **$O(t)$**，空间复杂度是 **$O(1)$**，线程数也是 **$O(1)$**。

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