本文介绍了时间复杂度的概念，它用于评估程序运行效率，通常用大O表示法表示。常见的时间复杂度包括O(1), O(logn), O(n), O(n^2)等。大O表示法忽略了常数因子，只关注最高阶项。计算时间复杂度时，考虑最坏、最好和平均情况。数组插入元素的时间复杂度分析作为示例，展示了如何分析不同情况下的时间复杂度。此外，还提及了均摊时间复杂度的概念，它是将高成本操作分散到低成本操作上的方法。"
132808083,19673913,FDA-MIMO子空间算法的Matlab实现详解,"['算法', 'matlab', '信号处理', '多输入多输出', '子空间分解']
复杂度用于衡量程序的运行效率，复杂度是一个关于数据量n的函数，一般用大O表示法来表示运行的量级，常见的时间复杂度有O(1)、O(logn)、O(n)、O(n2)、O（n3）、O(2n)、O(n!)。
大O表示法表示的复杂度与常系数无关，比如计算后复杂度为O(n)和O(2n)的代码，他们的时间复杂度都是O(n)；如果计算后的时间复杂度是多项式级的时间复杂度，那么代码的时间复杂度则以最高次幂为准，比如计算后复杂度为O(n2+n)与O(n2)的两段代码，他们的时间复杂度都是O(n2)；对于O(1)的时间复杂度，O(1)指的是代码通过使用有限的可数的资源就能完成，与输入的数据量n无关。
如何计算时间复杂度？
《算法之美》一书在介绍大O表示法的时候介绍过，大O符号是用来测量算法最坏情况的速记法。大O符号的目的不是使用分钟和秒钟来表示算法的性能，而是方便我们讨论问题的规模和程序的运行时间之间的关系。
大O表示法的关于n的函数的计算为代码运行次数的总和，最终的时间复杂度由最大量级的项确定；
对于分多段的代码，总的代码时间复杂度就等于量级最大的那段代码的时间复杂度；对于嵌套代码，时间复杂度等于嵌套的多段代码的时间复杂度的乘积。
对于一个程序中出现的两个不同规模的代码段，如果不能确定大小，那么在累加的时候不能取其中一个作为时间复杂度，比如两段代码的时间复杂度分别为O(m)和O(n)，且无法比较m和n的大小，那么程序的时间复杂度应为O(n+m)；对于两个无法衡量量级大小的嵌套代码段的复杂度，跟累加的相同&#x
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