Чтобы определить временную сложность кода онлайн, вы можете использовать различные методы и инструменты. Вот несколько методов с примерами кода:

1. Анализ кода.
   Один из подходов — вручную проанализировать код и определить временную сложность на основе количества итераций, рекурсии и вложенных циклов. Вот пример:

   def linearSearch(arr, target):
      for i in range(len(arr)):
          if arr[i] == target:
              return i
      return -1

   Временная сложность: O(n) – линейная временная сложность, где n — размер входного списка arr.

2. Использование инструментов профилирования.
   Инструменты профилирования могут помочь измерить время выполнения различных частей кода. Запустив код с различными размерами входных данных и изучив время выполнения, вы можете оценить временную сложность. Вот пример использования модуля timeв Python:

   import time
   def fibonacci(n):
      if n <= 1:
          return n
      else:
          return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
   start_time = time.time()
   result = fibonacci(10)
   end_time = time.time()
   execution_time = end_time - start_time
   print("Execution Time:", execution_time)

   Временная сложность: O(2^n) – экспоненциальная временная сложность, поскольку функция Фибоначчи имеет рекурсивные вызовы, которые приводят к повторным вычислениям.

3. Использование онлайн-инструментов.
   Существуют онлайн-инструменты и платформы, которые могут анализировать и определять временную сложность определенного фрагмента кода. Некоторые популярные из них включают нотацию Big O ( https://www.bigocheatsheet.com/ ) и Complexity Explorer ( https://complexityexplorer.org/ ). Эти инструменты позволяют вам вводить код и анализировать его временную сложность.