算法时间，空间复杂度

三个算法复杂度：O（1），O（n），O（n^2）。

分析算法的复杂度：

1. 用常数1取代运行时间中的所有加法常数
2. 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项
3. 如果最高阶项存在且不是1，侧去处与这个项相乘的常数
4. 得到的最后结果就是大O阶

T(N)是关于问题规模你的函数  

 

函数调用的时间复杂度分析：

例子	时间复杂度	对应名词
2323345	O（1）	常数阶
3n+4	O（n）	线性阶
3n^2+4n+5	O（n^2）	平方阶
3log（2）n+4	O（logn）	对数阶
2n+3nlog（2）n+14	O（nlogn）	nlogn阶
n^3+2n^2+4n+6	O（n^3）	立方阶
2^n	O（2^n）	指数阶

 

常用的时间复杂度所耗费的时间从小到大依次是：

O(1) < O(logn) < (n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n!) < O(n^n) ;

 

空间复杂度：

计算公式：S(n) = O(f(n)) ； n为问题规模，f（n）为语句关于n所占用存储空间的函数。