簡易理解為，演算法程式執行過程中，所消耗的時間。（不僅用於表示時間複雜度，也用於表示空間複雜度）
大o表示法 有如下規則：
1.用常數1取代執行時間中的所有加法常數
2.只保留最高端項
3.去除最高端的常數
o後面的括號中有乙個函式，指明某個演算法的耗時/耗空間與資料增長量之間的關係。其中的n代表輸入資料的量。
比如時間複雜度為o(n)，就代表資料量增大幾倍，耗時也增大幾倍。比如常見的遍歷演算法
這裡舉例對數階，套用上述規則，下面**執行次數logn + 1，保留高階項，去除高階常數，所以時間複雜度是o(logn)：
這段**while裡面要判斷執行次數，假設執行次數是x那麼要成立2^x > n，所以得出來的執行次數就是logn（對數可以簡單理解為一種數字規則，大數「降維」吧，比如8,16,32 以2為底的對數分別為3,4,5）int t = 2;//執行1次while (t < n)
其他常數階o(1)、線性階o(n)、平方階o(n²)等
dfs時間複雜度 時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度的數學證明方法相對比較複雜，通常在工程實際中，會分析就好。注意 只看最高複雜度的運算 int for for for for int遞迴如何分析時間複雜度？常數係數可以忽略，在分析時不用考慮，只要說以上術語即可。主定理 master throrem 上述第四種是歸併排序，所有排序演算法，最...
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...