时间复杂度的计算

大O推导法：

1. 用常数1取代运行时间中的所有加法常数
2. 在修改后的运行函数中，只保留最高阶项
3. 如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数

常见情况：

1、常数阶

 

运行四次，f（n）=4，常数，时间复杂度为O(1)

2、线性阶

线性阶的循环结构会复杂一些，要确定某个算法的阶次，需要确定特定语句或某个语句集运行的次数。因此要分析算法的复杂度，关键是要分析循环结构的运行情况。

3、对数阶

因为每次count*2后，距离结束循环更近了。也就是说有多少个2 相乘后大于n，退出循环。

数学公式：2x = n    -->     x = log2n

因此这个循环的时间复杂度为O(logn)

4、平方阶

f(n)=n*n*(1+1)-----O()

复杂语句

f(n)=n+n^2+n*(n(n+1)/2)----O()