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在描述算法复杂度时,经常用到**o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)**来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。 再比如时间复杂度O(n2)**，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性