数据结构——时间复杂度

以前考计算机二级的时候了解过时间复杂度，但是没有专门研究过该如何计算，今天就总结一下时间复杂度的计算方法。
首先，我们看第一个例子：
int n=100; //此处运行1次
for(int i=1; i<n; i++){ //此处运行n次
System.out.println(i);
}
该程序总共运行1+n次，那么该处的时间复杂度为多少呢？
接着，我们来看第二个例子：
int n=100; //此处运行一次
for(int i=1; i<n; n++){ //该循环体总共运行nn次
for(int j=1; j<n; j++){
System.out.println(i);
}
}
该程序总共运行 nn+1次，时间复杂度？
上面两个例子中，随着n的增加，则式子中的常数项可以忽略不计。于是我们可以将n作为例一的时间复杂度，O(n)表示；将nn作为例二的时间复杂度，O(n*n)表示。

以下为推到时间复杂度的总结

1. 用常数1取代运行时间中所有的加法常数。
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，则去除与这个项相乘的常数。