時間複雜度是描述演算法效率的一種量度，記作：
f(n)是正整數n的乙個函式，n可以理解為問題的規模，隨著問題規模的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作演算法的時間複雜度。另外我們還要了解頻度的概念，頻度指的是該語句重複執行的次數。我們用基本操作：「x增1」來舉例。
1.//++x與x++都表示x增1，但++x是先自增1再計算x的值，x++是先計算x的值再增1此處x增1重複執行了一次，時間複雜度為o(1)
2.for(i=1;i<=n;++i)此處因為有迴圈，迴圈一次執行一次，時間複雜度為o(n)
3.此處是雙層迴圈，外層迴圈一次，內層迴圈n次，時間複雜度為o(n^2)
for(j=1;j<=n;++j)
}
就跟高中數學裡函式一樣，時間複雜度遵循函式增長規律，增長越快的重複次數越多，頻度越高越複雜。因此在程式較為複雜難以求出準確迴圈次數時，我們就考慮他的問題規模增長率。
2n>1/2n3>5n^2>100n>200log2n,常數忽略不計，增長率就按這個記。
辨認的簡單辦法：
1.簡單但不一定準確的確認方法，就是看看有幾層迴圈，複雜度就是n的幾次方，假如有m層迴圈，複雜度就是n^m.
2.如果乙個演算法裡有多個部分，每個部分時間複雜度不一樣，那麼取最其中最大的時間複雜度。
3.對於條件判斷語句，同樣取其中時間複雜度最大的路徑作為總的時間複雜度。
了解時間複雜度和空間複雜度
時間複雜度和空間複雜度是用來評價演算法效率高低的2個標準.時間複雜度 就是說執行演算法需要消耗的時間長短，越快越好。關注基本操作的執行次數 空間複雜度 就是說執行當前演算法需要消耗的儲存空間大小，也是越少越好。我們一般用 大o符號表示法 來表示時間複雜度 大o表示法 1.最高次項有係數,則忽略係數 ...
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
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...