牛客网刷题系统所耗时间和空间是什么机制？准不准？

关于时间： 评测系统呈现的是运行时间,一般说来时间测量都不是特别准确的,都会有小的误差,但是误差波动不大,不会有数量级的波动。影响代码实际运行效率的因素比较宏观当然是看理论的平均复杂度,做优化算法基本也是优化这个，但是还有很多微观一点的细节： 1、某些算法的极限情况会造成复杂度最差(比如快排)。 2、算法实际的常数很大，在一些极限一点的情况渐近复杂度不能显示出效率的差距，效率差距主要体现在常数上。 3、使用了一些可能常用的库函数，建议去弄清这些东西的复杂度。 比如std:sort 这个排序跑得飞快。。。 比如std::nth_element  可以认为是O(n)的。。然后在元素个数小于等于3的时候用的插排。。 有时候因为对库函数的复杂度不清楚，随意用上去会算不清具体的复杂度。 4、语言差异造成的IO差距和运行差距。比如在10^5 10^6这种输入量级的数据上可以对比下scanf和cin的效率差距，其他语言也可以做做对比。另外有些语言跑起来就是要慢一些。。。。 5、还有一些丧心病狂的优化技巧。。。。。。 关于空间： 空间测量基本是稳定准确的。一般算法题对空间是不做限制的，所以关于空间可能产生的问题就是爆栈空间，系统提供的栈空间是有限的，在一个局部开一个很大的数组是有爆栈风险的。这个空间大小主要看评测机是啥操作系统的，一般都是linux。 综上。。。个人认为对于能通过的题目可以不太需要care使用的时间空间，需要比较关注的是这个问题的理论最优复杂度算法的写法。。以及一些很优雅的写法？

上代码看看

哪个题目？

Given a singly linked list where elements are sorted in ascending order, convert it to a height balanced BST。提交的就是下面的，注释掉的也是对的，开始是注释掉的那种，然后改成了这种。 public class Solution {    public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {         if(head == null) return null;         if(head.next == null) return new TreeNode(head.val);         ArrayList<Integer> list=new ArrayList<Integer>();         while(head!=null)         {         list.add(head.val);         head=head.next;         }         return buildToBST(list,0,list.size()-1);     } private TreeNode buildToBST(ArrayList<Integer> list, int start, int end) {         if(end<start)return null; int mid=(start+end+1)/2;//题目中是要求偶数时候，中间2个，选后面那个数 TreeNode root = new TreeNode(list.get(mid)); root.left=buildToBST(list,start,mid-1); root.right=buildToBST(list,mid+1,end);     return root; }     //    public TreeNode sortedListToBST(ListNode head) {//这个也是对的，没有上面的那个快 //        if(head == null) return null; //        if(head.next == null) return new TreeNode(head.val); //        ListNode mid = head; //        ListNode end = head; //        ListNode preMid = null; //        while (end != null && end.next != null) {//每一次都循环快慢指针找中点 //            preMid = mid; //            mid = mid.next; //            end = end.next.next; //        } //        TreeNode root = new TreeNode(mid.val); //        preMid.next = null; //        root.left = sortedListToBST(head); //        root.right = sortedListToBST(mid.next); //        return root; //    } }