學了高數之後，以前一直理解得模模糊糊的時間複雜度明白了不少。
我們通常說的時間複雜度指的是大o，中文名稱是漸進時間複雜度，為什麼叫漸進時間複雜度，
原因就是其描述的是演算法的耗時隨著資料規模的變動的變化趨勢。
所謂變化趨勢，大約可以模擬為導數。但是又有些不一樣，
我們的大o在計算的時候並不需要把係數帶進來，而是直接計算。
而顯然，**執行時間和**執行次數成正比，即t(n)=kf(n),f(n)為**執行次數，
所以一層迴圈是o(n)，兩層是o(n^2)。
而log是怎麼來的呢？對於對數，我們有乙個換底公式，即
loga(b) + logc(a) = logc(b)，
考察**
for(int i = 1; i <= 255; i *= 2) k ++;
顯然可以看出它執行了log2(255)次，
而如果2變為三，有log3(255)次
但是log3(255) = log3(2) + log2(255)
因為log3(2)是定值，根據前文的推導，
可以利用數學歸納法得到這樣的演算法的時間複雜度是o(log10(n))，簡寫為o(logn)
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
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