1、定义说明
时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准
时间复杂度：就是说执行算法需要消耗的时间长短，越快越好。比如你在电脑上打开计算器，如果一个普通的运算要消耗1分钟时间，那谁还会用它呢，还不如自己口算呢。
空间复杂度：就是说执行当前算法需要消耗的存储空间大小，也是越少越好。本来计算机的存储资源就是有限的，如果你的算法总是需要耗费很大的存储空间，这样也会给机器带来很大的负担。
2、时间复杂度的计算
我们一般用“大O符号表示法”来表示时间复杂度：T(n) = O(f(n))
n是影响复杂度变化的因子，f(n)是复杂度具体的算法。
常见的时间复杂度量级
- 常数阶O(1)
- 线性阶O(n)
- 对数阶O(logN)
- 线性对数阶O(nlogN)
- 平方阶O(n²)
- 立方阶O(n³)
- K次方阶O(n^k)
- 指数阶(2^n)
常数阶O(1)
int a = 1;
int b = 2;
int c = 3;线性阶O(n)
for (int i = 0; i < n; i++){
j = i;
j++;
}