算法时间复杂度和空间复杂度
一。时间复杂度
在进行算法分析时，语句总的执行次数T（n）是关于问题规模n的函数，今儿分析T（n）随n的变化情况并确定T（n）的数量。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，T（n）=O(f(n)),
它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。
O(1) 常数阶
O(n) 线性阶
O(n2) 平方阶
1.推导大O阶方法
- 用常数1取代运行时间总的所有加法常数
- 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项
- 如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。 得到的结果就是大O阶
