我最近有一个朋友要求我解决他在求职面试中看到的一个问题：
N 个元素被分成 k 个数组。找到一种算法，该算法返回 (k log N) 时间内是否有任何元素相同。
请不要提供答案，我真的很想自己解决。
我的问题是：是否有类似于正则表达式的网站来测试我的算法的复杂性？如果没有，是否有人对如何实际找到复杂性有任何建议？
我有一个大致的想法，但是自从我上次尝试做这样的问题以来已经有一段时间了。
编辑：要添加到此的新问题。K Log N 与 N log N 相比如何。显然，当 K 为 1 时，它只是 log N，这比 O(n) 更有效，但如果 K >= n 它甚至比 N log N 更差，对吗？
您通常通过推理和数学证明来发现算法的复杂性。在某些数据上运行算法不会给你真正的复杂性（BigOh或者Theta）它只会给你对所提供数据的一些估计。
例如，快速排序是平均 BigOh n log n但最坏BigOh n^2的情况，如果您选择了错误的枢轴，则会发生最坏的情况。
您需要自己找出最坏的情况并进行分析。如果您在进行分析时需要帮助（或提醒），那么在美国主要大学的计算机科学类别中的 YouTube 或 iTunesU（例如 MIT 算法介绍）是一个不错的选择。
编辑：要添加到此的新问题。K Log N 与 N log N 相比如何。显然，当 K 为 1 时，它只是 log N，这比 O(n) 更有效，但如果 K >= n 它甚至比 N log N 更差，对吗？
要回答您的编辑，您可以在 k < n 时使用 klogn 算法，在 n < k 时使用 nlogn 算法