最好情况是 O(n)，最坏的情况是有人检查为什么。 译注: 程序的复杂度有最好/坏情况, 都是写成 O(一个关于 n 的表达式) 表示运行性能, 表达式越小越好。 下文的 n 是列表长度. 该函数首先使用归并排序（时间复杂度为O(n log n)）对列表进行排序，然后根据列表长度 * 1e6 - 已用时长来计算剩下需要睡眠的时间，以使整个过程在 n * 1e6 = O(n) 时间内完成。有人检查这个线性复杂度时会发现这个线性“优化”的来源。 还有个隐藏笑点：基于比较的排序复杂度最好就是 O(n log n)，不可能比这更好。