時間複雜度的意義在於可以在不執行的情況下知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少。
這對於優化**，評價演算法的優劣是很有用的。
在電腦科學中，時間複雜性，又稱時間複雜度，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述該演算法的執行時間。
那麼執行次數越多，消耗的時間自然就多，而時間複雜度自然就高；
時間複雜度一般用大寫o表示；
常數級時間複雜度記為：o（1）；
線性級：o(n),
平方級：o(n²)
等； 基本就是o（）括號裡放對應的n的表示式；
我對此的理解是：n是可以決定**執行次數的某種數（變數），f(n)就是執行次數相對與n的變化趨勢，o（f（n））就是時間複雜度；
時間複雜度只計算量級最大的那條**語句。
這個我覺得還是可以理解的，低量級的時間複雜度的增長趨勢相對與高量級的時間複雜度來說，是可以忽略不計的，
自然就可以省略不計算，反正也不是精確的去計算**的執行時間。
舉個例子：
for
(int i=
0;i)}
這段**中有乙個執行了n次的語句和乙個執行了n²次的語句，它們的時間複雜度分別是o(n)和o(n²)，總執行次數是n+n²，
總的時間複雜度本應該是o(n+n²)，但是因為o（n）的量級低於o（n²），所以可以忽略，這段**的時間複雜度是o（n²）；
以上就是乙個小白對時間複雜度的理解，如有錯誤，歡迎指正(￣▽￣)"；dfs時間複雜度 時間複雜度 空間複雜度
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時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度 在電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定性描述了該演算法的執行時間。這是乙個關於代表演算法輸入值的字串 的長度的函式。時間複雜度常用大o符號 表述，不包括這個函式的低階項和首項係數。計算時間複雜度的方法 1 只保留高階項，低階項直接丟棄 2 係數不要 3 執行次數是常數是為o 1...
時間複雜度 空間複雜度
演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度。其作用 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量 而空間複雜度是指執行這個演算法所需要的記憶體空間。一 時間複雜度 時間頻度 乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道...