算法复杂度

计算一个算法的时间算法复杂度：

一个顺序结构的程序没有循环，倘若他有10句代码那它的时间复杂度为：

T（10）=10

若是其中有一个for循环的话，且循环n次，那这个n就是问题规模，那么他的算法时间复杂度为：

T（n）=n+10

前者的算法时间复杂度是10 后者是n+10，假设n无穷大时，常数项是很不重要的可是省去。

而如果在这个代码里的for循环中还有一个for循环，那么这个执行的语句次数为

T（n）=n^2+10

即便在这个程序中再加一个for循环他执行的规模也不过是：

T（n）=n^2+n+10

若n无穷大时，其决定作用的是n的平方，所以，我们得出，在算法复杂度中起决定作用的是指数最大的项。

那他们的算法时间复杂度为：

O（1），O（n），O（n^2），O（n^2）.

我们只取指数最高的项并且把他的系数化为一。

还要记得一个公式：

O（1）<O（log（以2为底N的对数））<O（n）<O（nlog（以2为底N的对数））<O（n^2）<O（n!）<O（n^n）

"常对幂指阶"依次增大。