時間複雜度：用來定性的描述演算法的執行時間的乙個函式，更類似於乙個耗時的趨勢，函式表示為：o(f(n))
名詞解釋：
穿起來：
演算法中各種**操作所執行的總次數用t(n)表示，存在某個函式f(n)，使得t(n) / f(n) = (非零常數)，那麼f(n)稱為t(n)的同數量級函式(類想一下，在座標軸中，當入參n趨於無窮時，兩條曲線的商為常數)，即:t(n) = o(f(n))，o(f(n))就是時間複雜度，o符號表示乙個漸進常數.，在這個函式中可以忽略低階項和首項係數。
1.演算法決定效能，演算法分為時間複雜度和空間複雜度，這也是常說 「時間換空間，空間換時間」 由來了
2.看上面概念已經基本知道時間複雜度是個什麼東西了，下面看些例子，由簡入深
2.1 時間複雜度為:o(1)
public void fun1()public void fun1()
}
2.3 時間複雜度為o(n²)
public void fun1()
}}
…常規的**的演算法是有規律的：看幾重迴圈，只有一重則時間複雜度為o(n)，二重為o(n^2)；如果有二分則為o(logn)，二分例如快速冪、二分查詢，如果乙個for迴圈套乙個二分，那麼時間複雜度則為o(nlogn)
常見時間複雜度有(按增長率):
1.常數階o(1)
2.對數階o(logn)
3.線性階o(n)
4.線性對數階o(nlog2n)
5.k方階：o(n^k)，一般控制k的大小，否則就和指數階一樣了，這是很可怕的
6.指數階：o(2^n)，一般不用，效能太差
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