时间复杂度之详解O(logn)

时间复杂度：

(代码每行运行的次数总和，大O符号表示法：描述代码执行时间的增长变化趋势)

常见时间复杂度（按效率排序）

O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n²) < O(n²logn) < O(n³)

对数阶O(logn):

当算法中循环出现折半的时候，就会出现对数阶
例子：

线性对数阶O(nlogn)：

for m in n:

i = 1 

while(i<n):

    i = i * 2