乙個操作如果和資料量沒有關係，每次都是固定時間內完成的操作，叫做常數操作。
它是常數運算元量的指標，常用o表示。
計算方法：
在常數運算元量的表示式中，只要高階項，不要低階項，也不要係數，剩下的部分如果記為f(n)，你們時間複雜度為f(n)*o(1)，即o(f(n))；
評價乙個演算法流程的好壞，最先看的指標是時間複雜度，然後分析不同資料樣本下的實際執行時間，也就是常數項時間。
e.g1.
兩層for迴圈，第一層迴圈對常數操作n次，第二層迴圈對常數操作m次，常數操作量為o(n*m)，時間複雜度為o(n*m)，因為m和n都是未知數，是要在實際情況下才可以確定的數值所以不能化簡。
e.g2.
對常數第一次進行操作n次，第二層進行n-1次操作，第三次進行n-2次操作…第n次進行一次操作，則常熟操作量為：o((n^2 + n)/2)，遵循計算方法，取高階不取低階並且忽略係數的原則，時間複雜度為o(n^2)。
e.g3
如下有三種演算法解決了同乙個問題其時間複雜度分別為：
o(m*n)
o(m*logn)
o(m*logm)+o(n+m)
需要額外申請空間的大小的抽象，比如乙個題目，給定了乙個陣列，設計的流程中又多定義了幾個變數，那麼額外空間複雜度就是o(1)；如果申請了乙個與原陣列大小相同的陣列，那麼它的額外空間複雜度就是o(n)；如果申請了乙個是原陣列大小一半的陣列，那麼它的額外空間複雜度也是o(n)，因為忽略係數。
前提：給定乙個無序陣列0~n-1進行排序。
進行多輪比較，每輪比較都是從第乙個位置開始，將相鄰的兩個數進行比較，小的放左邊大的放右邊，每輪比較的結果都是將最大的數放在當前比較的陣列的最後的位置，到下輪比較的時候就不需要再比較那個最大的數，每輪比較都是在找前面還無序的陣列中的最大的數，直到最小的數字置也確定了比較結束。
/*
* 氣泡排序
* 時間複雜度：o(n^2)，額外空間複雜度：o(1)
*/public
static
void
sort(int arr) }}
}public
static
void
swap(int arr, int a, int b)
/*
* 選擇排序
* 時間複雜度：o(n^2)，額外空間複雜度：o(1)
*/public
static
void
sort(int arr)
swap(arr, i, minindex);}}
public
static
void
swap(int arr, int a, int b)
排序演算法 時間複雜度和空間複雜度
常數階o 1 無論 執行了多少行，只要沒有迴圈複雜結構，那麼這個的時間複雜度就是o 1 o 1 時間複雜度 沒有迴圈結構的順序執行,無論執行多少行,時間複雜度均為o 1 public static voido1 對數階o log2n o log2n 時間複雜度 此處 i 以二倍的速度增長,也就是說到...
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