前言：
此刻小伙伴们对“算法的时间复杂度指”都比较重视，姐妹们都需要了解一些“算法的时间复杂度指”的相关内容。那么小编在网摘上汇集了一些有关“算法的时间复杂度指””的相关资讯，希望小伙伴们能喜欢，你们快快来了解一下吧！时间复杂度定义
算法需要执行的运算次数用输入大小n的函数表示，即T(n).
存在常数和函数f(N)，使得当N>=c时T(N)<=f(N)，表示T(n)=O(f(n))。
算法的时间复杂度，用来度量算法的运行时间，记作：T(n) = O(f(n))。它表示随着输入
大小n的增大，算法执行需要的时间的增长速度可以用f(n)来描述。
大O推导法
如果一个算法的执行次数是T(n)，那么只保留最高次项，同时忽略最高项的系数后得到函数f(n)，此时算法的时间复杂度就是O(f(n))。
基本策略
从内向外分析，从最深层开始分析;如果遇到函数调用，要深入函数进行分析。
四法则循环时间复杂度=循环次数m * 循环体时间复杂度n，得到O(m*n)多层循环，由里向外，O(n*a*b*c...)顺序执行的语句或者算法，时间复杂度等于其中最大的时间复杂度。条件判断语句，时间复杂度为最大的路径的时间复杂度。
注意：常用的时间复杂度按照耗费的时间从小到大依次是：
O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2ⁿ)<O(n!)
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