兩個維度
時間複雜度 ：評估執行程式所需的時間。可以估算出程式對處理器的使用程度。
空間複雜度 ： 評估執行程式所需的儲存空間。可以估算出程式對計算機記憶體的使用程度。
時間頻度 乙個演算法的執行時間與語句執行次數成正比，乙個演算法中語句執行的次數稱為語句頻度或者是時間頻度。記為 t(n)
時間複雜度
前面提到的時間頻度t(n)中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t(n)也會不斷變化。但有時我們想知道
它變化時呈現什麼規律，為此我們引入時間複雜度的概念。一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n
的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n)，使得當n趨近於無窮大時，t（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱
f(n)是t(n)的同數量級函式，記作t(n)=o(f(n))，它稱為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
像前面用o( )來體現演算法時間複雜度的記法，我們稱之為大o表示法。
推導大o階
推導大o階，我們可以按照如下的規則來進行推導，得到的結果就是大o表示法：
1.用常數1來取代執行時間中所有加法常數。
2.修改後的執行次數函式中，只保留最高端項
3.如果最高端項存在且不是1，則去除與這個項相乘的常數。
常數階
先舉了例子，如下所示。
int sum = 0,n = 100; //執行一次
sum = (1+n)*n/2; //
執行一次
system.out.println (sum); //
執行一次
上面演算法的執行的次數的函式為f(n)=3，根據推導大o階的規則1，我們需要將常數3改為1，則這個演算法的時間複雜度為o(1)。如果sum = （1+n）*n/2這條語句再執行10遍，因為這與問題大小n的值並沒有關係，所以這個演算法的時間複雜度仍舊是o(1)，我們可以稱之為常數階。
線性階
線性階主要要分析迴圈結構的運**況，如下所示。
for(int i=0;i)
上面演算法迴圈體中的**執行了n次，因此時間複雜度為o(n)。
對數階
接著看如下**：
int number=1;while(number可以看出上面的**，隨著number每次乘以2後，都會越來越接近n，當number不小於n時就會退出迴圈。假設迴圈的次數為x，則由2^x=n得出x=log₂n，因此得出這個演算法的時間複雜度為o(logn)。
平方階
下面的**是迴圈巢狀：
for(int i=0;i)}
內層迴圈的時間複雜度在講到線性階時就已經得知是o(n)，現在經過外層迴圈n次，那麼這段演算法的時間複雜度則為o(n²)。
接下來我們來算一下下面演算法的時間複雜度：
for(int i=0;i)}
需要注意的是內迴圈中int j=i，而不是int j=0。當i=0時，內迴圈執行了n次；i=1時內迴圈執行了n-1次，當i=n-1時執行了1次，我們可以推算出總的執行次數為：
n+(n-1)+(n-2)+(n-3)+……+1
=(n+1)+[(n-1)+2]+[(n-2)+3]+[(n-3)+4]+……
=(n+1)+(n+1)+(n+1)+(n+1)+……
=(n+1)n/2
=n(n+1)/2
=n²/2+n/2
根據此前講過的推導大o階的規則的第二條：只保留最高端，因此保留n²/2。根據第三條去掉和這個項的常數，則去掉1/2,最終這段**的時間複雜度為o(n²)。
其他常見複雜度
除了常數階、線性階、平方階、對數階，還有如下時間複雜度：
f(n)=nlogn時，時間複雜度為o(nlogn)，可以稱為nlogn階。
f(n)=n³時，時間複雜度為o(n³)，可以稱為立方階。
f(n)=2ⁿ時，時間複雜度為o(2ⁿ)，可以稱為指數階。
f(n)=n!時，時間複雜度為o(n!)，可以稱為階乘階。
f(n)=(√n時，時間複雜度為o(√n)，可以稱為平方根階。
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點讚好用：
時間複雜度計算
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1,演算法複雜度是在 資料結構 這門課程的第一章裡出現的，因為它稍微涉及到一些數學問題，所以很多同學感覺很難，加上這個概念也不是那麼具體，更讓許多同學複習起來無從下手，下面我們就這個問題給各位考生進行分析。首先了解一下幾個概念。乙個是時間複雜度，乙個是漸近時間複雜度。前者是某個演算法的時間耗費，它是...
計算時間複雜度
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