在進行演算法分析時候,語句總的執行次數t(n)是關於問題規模n的函式,進而分型t(n)隨著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度量記作:t(n)=o(f(n)).它表示隨著問題規模n的增大,演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同,稱作演算法的漸近時間複雜度,簡稱時間複雜度.其中f(n)是問題規模n的某個函式.
簡單來說t(n)代表時間頻度：乙個演算法中語句執行次數稱為時間頻度
時間複雜度就是：演算法的時間複雜度描述的是t(n)的變化規律，計作：t(n) = o(f(n))。
這裡用大寫的o( )來體現演算法時間複雜度的記法,我們稱之為大o記法.
用常數1取代執行時間中的所有加法常數。在修改後的執行次數函式中，只保留最高端項。如果最高端項存在且不是1，則去除與這個項乘積的常數。
let sum = 0, n = 100 //執行一次
sum = (1 + n) * n / 2 //執行一次
return sum //執行一次
根據推導大o階的方法,常數項3改為1,即時間複雜度為o(1)
對於分支結構(不含迴圈結構),無論真或假,執行的次數都是恆定的
不會隨著n的變大而發生變化,其時間複雜度也是o(1)
for(let i=0;i關鍵就是要分析迴圈結構的運**況上面這是乙個for迴圈,那麼它的時間複雜度又是多少呢?首先迴圈體就是乙個執行一次的迴圈體,總共執行了n次,那麼執行次數就是f(n) =n,啟動我們的遊戲攻略三部曲知道,時間複雜度就是為o(n).
let count=1;
while(count對數階不是很好理解
每次count都會乘以乙個2，他會距離n更近一步
這裡詳細解釋一下
count=1時 1 x = logn,時間複雜度為o(logn)
常見的二分查詢就是以上思路，時間複雜度為o(logn).
for(let i=0;i由於當i = 0時,內迴圈執行n此,當n = 1時, 執行了 n - 1 次, …當 i = n-1 時, 執行了1次,所以總的執行次數為:
n + (n -1) +( n -2 ) +… +1 = n(n +1)/2 = n^2/2 + n/2
根據我們的遊戲秘籍的三部曲(保留最高端，去除最高端不是1的常數項),我們可以分析出來,時間複雜度為 o( n^2 ).
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