本文详细介绍了算法时间复杂度的概念，通过穷举法的实例，包括单层、双层、三层循环及递归枚举，探讨了时间复杂度的计算和表示方法。讲解了大O记法，强调了高阶无穷小和简化系数在时间复杂度分析中的作用。此外，还列举了常见的时间复杂度级别，如常数阶、对数阶、根号阶、线性阶、线性对数阶、多项式阶、指数阶和阶乘阶，并提供了判断时间复杂度的标准和方法。
文章目录
一、前言
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「数据结构」 和 「算法」 是密不可分的，两者往往是相辅相成的，所以，在学习 「数据结构」 的过程中，不免会遇到各种「算法」。
零基础学算法的最好方法，莫过于刷题了。当然，刷题是不够的，刷的过程中也要多多总结，多多思考，养成 「经常思考」 的习惯，这就是所谓的 「 流水不腐，户枢不蠹 」，任何事情都是需要坚持的，刷题也一样，没有刷够足够的题，就很难做出系统性的总结。所以上大学的时候，我花了三年的时间来刷题， 工作以后还是会抽点时间出来刷题。
千万不要用工作忙来找借口，时间挤一挤总是有的。
很多人觉得算法难，是因为被困在了时间和空间这两个维度上。如果不考虑时间和空间的因素，其实我们可以把所有问题都通过「穷举法」 来解决，也就是你告诉计算机你要做什么，然后通过它强大的算力帮你计算。
那么，
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