算法時間空間復雜度
-定義：
在進行算法分析時，語句總的執行次數T（n）是關於問題規模n的函數，進而分析T（n）隨n的變化情況並確定T（n）的數量級，算法的時間復雜度，也就是算法的時間量度，記作：T(n)=O(f(n))。它表示隨問題規模n的增大，算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。其中f(n)是問題規模n的某個函數。
-這樣用O()來體現算法復雜度的記法，我們稱之為大O記法。
-一般情況下，隨著輸入規模n的增大，T(n)增長最慢的算法為最優算法。
-顯然，由此算法時間復雜度的定義可知，我們的三個求和算法的時間復雜度分別是O（1）， O(n),O(n^2).
-推導大O階方法
-用常數1取代運行時間中的所有加法常數。在修改後的運行次數函數中，只保留最高階項。如果最高階項存在且不是一，則去除與這個項相乘的常數。得到最後的結果就是大O階。
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