當電腦執行下面這段**的時候，執行任何一條語句都需要花費時間（為了方便討論，這裡我們把每一條語句的執行時間都看做是一樣的，記為乙個時間單元）
這個程式有這麼幾個地方消耗了時間：
① 藍色框的兩條語句，花費2個時間單元
② 黑色框的一條語句，花費n+1個時間單元
③ 紅色框的兩條語句，花費2*n個時間單元
那麼一共花費了3n+3個時間單元，可以看出，程式消耗的時間和n成線性關係
我們常常會對這個函式進行簡化，使得它既簡單又不失函式的主要特性
所以一般只關心隨著問題規模n趨於無窮時函式中對函式結果影響最大的項，也就是最高次項
舉個栗子：
至於判斷哪個是高階項，哪個是低階項，只需記住下面的大小關係就行了，到時按照這個進行忽略（忽略相對較小的）
簡化後的式子被稱為這個程式演算法的時間複雜度，記做o(f(n))，f(n)就是簡化後的式子，比如說剛開始討論的t(n)=3n+3，簡化後t(n)~f(n)=n，那我們記為o(n)
時間複雜度可以表示某個演算法的執行時間的趨勢，大致地度量演算法效率的好壞
一、得出執行時間的函式
二、對函式進行簡化
用常數1來取代執行時間中所有加法常數
修改後的函式中，只保留最高端項
如果最高端項存在且係數不為1，則忽略這個項的係數（即令其係數為1）
舉個栗子：
int n =0;
n = n +6;
printf
(n);
o(1)也被稱為常數階
如果每次都要把時間函式算出來，挺麻煩的，可以耍耍小聰明，一般來說，最內層執行次數最多的語句就決定了整個演算法的趨勢
for
(int i =
0; i < n; i++
)printf
("哈"
);
for
(int i =
0; i < n; i++
)}
下面這段**的複雜度就為對數級別o(logn)
int sum =1;
while
(sum < n)
sum = sum *
2;
n，這說明隨著n的增大，最消耗時間的內層語句是呈對數變化的。
感謝閱讀~
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