∑     求和符號，其結構如下 max ∑  代數式  min式i的最低值，max是i的最大值。把i從最小值遞增到最大值，依次代入代數式，每一次代入代數式的值的和。 i=min 例: n ∑2i    表示:  2*1+2*2+2*3+...+2*n     i=1 f(x)        例： y=x+1 可以寫作  f(x)=x+1 log   
求對數符號        logaN  表示以a為底數N的對數（也可以理解為：a的幾次方=N）        例：         log2 16              表示 2^i = 16 ，i值為 4  (i的值即為log2

16的值)
        注：             有時底數是被省略的             例如：O(logN)   這種寫法側重於描述時間/空間 與 資料增長量的關係，底數並不重要。它的底數隨分治思想的複雜度而定，如果採用二分法，底數是2，三分法，底數則是3 時間複雜度   衡量演算法所需耗費的時間 空間複雜度   衡量算法佔用的儲存空間
O(1)    複雜度恆定，與資料量無關。例：雜湊演算法 O(N)    資料量增大n倍，耗時就增大n倍，例：遍歷 O(N^2)    資料量增大n倍，耗時就增大n*n倍，例：氣泡排序(對每個元素都需要掃描n次，故n個元素需要n*n次) O(logN)    以底數取2為例，當資料量增大n倍時，耗時就增大log2N倍（如資料量增大16倍，則耗時增大4倍；如果數量來增大128倍，則耗時增大7倍）例：二分查詢 O(nlogN)    以底數為2為例，當資料量增加n倍，時間複雜度增加 n*log2N倍 (如資料增大16倍，則耗時增大16*4倍)。例：歸併排序