Верен ли мой анализ временной сложности для поиска универсальных слов (O(m*k + n)) ~ O(m+n)? ⇐ Python

[Anonymous]

Мне даны два строковых массива:word1 иword2. Строка b является подмножеством строки a, если все символы b встречаются в строке a по крайней мере с одинаковой частотой. Мне нужно найти все строки в слове1, которые являются универсальными, то есть каждая строка в словах2 является их подмножеством. Мне нужно вернуть эти универсальные строки из слов1 в любом порядке.
Я написал функцию для поиска универсальных слов из двух списков: слова1 и слова2. Функция использует хеш-карту для хранения частот символов из слова2, а затем проверяет каждое слово в слове1 на соответствие этим частотам. Код прошел все тестовые примеры, но я не понимаю, как анализировать временную сложность.
Для временной сложности:
Обработка всех слов в word2 занимает O( m * k), где m = длина слов2 и k = средняя длина слова.
Проверка всех слов в словах1 требует O(n * 26), где n = длина слов1, а 26 — максимальное количество хэш-карт. клавиши (a-z).
Итак, общая сложность равна O(m * k + n) и примерно O(m + n). Может ли кто-нибудь подтвердить точность этого расчета или предложить улучшения?
А также, если я рассмотрю метод count(), повлияет ли это на временную сложность?
def wordSubsets(self, words1: List[str], words2: List[str]) -> List[str]:
ans = []
hmap = {}

for i in words2:
for j in i:
if j in hmap.keys():
hmap[j] = max(hmap[j], i.count(j))
else:
hmap[j] = i.count(j)

for j in words1:
flag = True
for k in hmap.keys():
if hmap[k] > j.count(k):
flag = False
break

if flag:
ans.append(j)

return ans


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... -omk-n-omn