**演算法效率衡量**
需要考慮機器的配置和執行環境（相同機器對比測試），
因此單純依靠執行的時間來比較演算法的優劣並不一定是客觀準確的。
時間複雜度實際上就是乙個函式，該函式計算的是執行基本操作的次數。
乙個演算法語句總的執行次數是關於問題規模 n 的某個函式，記為分 f(n),n 稱為問題的規模。
語句總的執行次數。記為 t[n],當 n 不斷變化時，t[n]也在變化，演算法的執行次數的增長速率和 f(n)的增長速率相同。則 t[n]=o(f(n)),稱 o(f(n))為時間複雜度的 o 漸進表示法。
分析演算法時，存在幾種可能的考慮：
演算法完成工作最少需要多少基本操作，即最優時間複雜度
演算法完成工作最多需要多少基本操作，即最壞時間複雜度
演算法完成工作平均需要多少基本操作，即平均時間複雜度
時間複雜度的幾條基本計算規則：
（1） 基本操作，即只有常數項，認為其時間複雜度為 o(1)
（2） 順序結構，時間複雜度按加法進行計算
（3） 迴圈結構，時間複雜度按乘法進行計算
（4） 分支結構，時間複雜度取最大值
（5） 判斷乙個演算法的效率時，往往只需要關注運算元量的最高次項，其它次要項和
常數項可以忽略
（6） 在沒有特殊說明時，我們所分析的演算法的時間複雜度都是指最壞時間複雜度
o(1) < o(logn) < o(n) < o(nlogn) < o(n^2) < o(n^3) < o(2^n) < o(n!) < o(n^n)
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