初学时间复杂度及力扣题消失的数字

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前言

初学算法与数据结构

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、算法效率是什么？

算法效率包含时间效率和空间效率，时间效率简称时间复杂度，空间效率
简称空间复杂度。

二、时间复杂度是什么？

一言以蔽之，程序的执行次数为算法的时间复杂度。并且有以下情况出现：

下面我们举个例子：选择排序
最好情况就是已经是有序数组，不用动。最坏情况就要进行计算。

上面这是伪代码演示
当n趋于无穷时，T（n）趋于n平方。此时我们用O（n^2）来表示选择排序的时间复杂度。O为渐进上界（最坏情况）符号，渐进紧确界（一般情况）为θ，渐进下届（最坏情况）为Ω。因为渐进上届更具一般性，所以时间复杂度通常就是指用O表示，常数的时间复杂度为O（1）。

三.力扣例题讲解

1.消失的数字

乍一看首先能想到的方法有遍历求和再相减，排序查找等等，但时间复杂度都不符合O（n）,O（n）这里我们就得想其他办法。
这道题用到了按位异或的方法

对这种方法的解读如下：

总结

这是我的第一篇博客，如有错误或不足之处及时提出。