判斷乙個演算法的效率時，函式中的常數和其它次要項常常可以忽略，而更應該關注主項（最高項）的階數。
演算法時間複雜度的定義：在進行演算法分析時，語句中的執行次數t(n)是關於問題規模n的函式，進而分析t(n)隨n的變化情況並確定t(n)的數量級。演算法的時間複雜度，也就是演算法的時間量度，記作：t(n)=o(f(n))。它表示隨問題規模n的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作演算法的漸進時間複雜度，簡稱為時間複雜度。其中f(n)是問題規模n的某個函式。
一般情況下，隨著輸入規模n的增大，t(n)增長最慢的演算法為最優演算法。
如何分析乙個演算法的時間複雜度：
int sum = 0, n = 100;
printf("hello, world!\n");
printf("hello, world!\n");
printf("hello, world!\n");
printf("hello, world!\n");
printf("hello, world!\n");
printf("hello, world!\n");
sum = (1 + n) *n / 2;
一般含有非巢狀迴圈涉及線性階，線性階就是隨著問題規模n的擴大，對應計算次數呈直線增長。
int i, n = 100, sum = 0;
for (i = 0; i < n; i ++)
int i, j, n = 100;
for (i = 0; i < n; i ++)
}
n2)
int i =0, n = 100;
while (i < n)
演算法的空間複雜度通過計算演算法所需的儲存空間實現，演算法的空間複雜度的計算公式記作：s(n) = o(f(n))，其中，n為問題的規模，f(n)為語句關於n所佔儲存空間的函式。
可以用空間來換時間
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