Коротко — по пунктам.
1) Оценка сложности исходного кода (пусть $m=|a|$, $n=|b|$):
- Временная сложность: $O(m\cdot n)$ (для каждого из $m$ элементов выполняется линейный поиск в списке длины до $n$).
- Доп. память: $O(1)$ (изменяется список $b$ на месте).
2) Когда такой подход неприемлем:
- Если $m$ и/или $n$ велики — квадратичная сложность слишком медленна.
- Если операция вызывается часто или в горячем цикле.
- Если требуется масштабировать по памяти/времени.
(Замечание: метод работает для любых типов элементов, в т.ч. необхешируемых — в отличие от оптимизаций на основе set.)
3) Более эффективная реализация (если элементы хешируемы):
- Используйте множество для проверки вхождения за $O(1)$ в среднем.
Пример:
```
def merge_lists(a, b):
seen = set(b) # O(n) время, O(n) память
for x in a: # m итераций
if x not in seen: # O(1) в среднем
b.append(x) # O(1) амортиз.
seen.add(x) # O(1) в среднем
return b
```
Сложность: время $O(n+m)$, доп. память $O(n)$. (Hash-операции — $O(1)$ в среднем, в худшем случае могут деградировать, но на практике обычно константны.)
Альтернатива в Python 3.7+ (если нужно сохранить порядок и элементы хешируемы):
```
def merge_lists(a, b):
return list(dict.fromkeys(b + a))
```
Время $O(n+m)$, память $O(n+m)$.
4) Если элементы необхешируемы (списки, словари и т.п.):
- Нельзя использовать set/dict напрямую. Варианты:
- Преобразовать элемент в хешируемое представление (например, tuple для списков) — если это корректно для задачи.
- Иначе придётся использовать линейный поиск (как исходный алгоритм) или хранить сложную структуру для сравнения — и сложность останется ближе к $O(m\cdot n)$.
Вывод: для хешируемых элементов — использовать set/dict для получения $O(n+m)$. Если память ограничена или элементы необхешируемы — исходный алгоритм (или адаптация) может быть единственным вариантом, но он плохо масштабируется.