时间复杂度的分析

在这简单的看看时间复杂度的分析。

常见的时间复杂度量级有：

1.常数阶O(1)

{

int i = 0;

int j = 1;

int sum = i + j;

}

这种没有循环的简单语句的时间复杂度就可以看成O(1)

2.对数阶O(logN)

{

int i = 1;

while(i<n){

i *= 2;

}

}

这种有了循环的就看i到n的距离是怎样变化的，i是以每步乘以2的速度靠近n，所以用O(longN)表示。

3.线性阶O(n)

{

int b = 0;

for(int i = 0;i < n;i++){

b++;

}

}

与上面相同还是看i到n的距离是怎样变化的，很明显这里的代码会执行n次所以用O(n)表示。

4.线性对数阶O(nlogN)

看时间复杂度可以理解成代码运行的次数（不知道这里会不会有误导，我自己这样认为），然后线性对数阶O(nlongN)的代码可以组合对数阶与线性阶的代码，如下：

{

for(int i = 0;i < n;i++){

int j = 1;

while(j < m){

j *= 2;

}

}

}

5.平方阶O(n²)

根据上面说的那代码就可以形象的写出来

{

//双重循环

int b = 0;

for(int i = 0;i < n;i++){

for(int j = 0;j < n;j++){

b++;

}

}

}

6.立方阶O(n³)与K次方阶O(n^k)和上面的相似可以参考平方阶来参考。

7.数阶(2^n)这个我也没看过代码，哪个大佬看了这篇垃圾文章可以指点指点吗？

时间复杂度的分析，这里我省略了很多的细节。还请多多包涵。