如果你还在发愁究竟怎么计算时间复杂度和空间复杂度，那你是来对地方了！
名词解释：
在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。
时间复杂度的表示方法
其实就是算法（代码）的执行效率，算法代码的执行时间。我们来看下面一个简单的代码：
int sumFunc (int n) { int num = 0;
//执行一次
for (in ti =1; i <= n; ++i) {
//执行n次
num = num + i;
//执行n次
}
return num ;
}
假设，每行代码的执行时间为t，那么这块代码的时间就是(2n+2)*t
由此得出： 代码执行时间T(n)与代码的执行次数是成正比的！
那么我们来看下一个例子：
int sumFunc (int n) { int num = 0;
//执行一次
for (int i =1; i <= n; ++i) {
//执行n次
for (int j =1; j <= n; ++j) {
//执行n*n次
num = num + i * j;
//执行n*n次
}
}
}
同理，该代码执行时间为(2n*n+n+1)*t，没意见吧？继续往后看！
注意： 在数据结构/算法中，通常使用T(n)表示代码执行时间，n表示数据规模大小，f(n)表示代码执行次数综合，所以上面这个例子可以表示为 f(n)=(2n*n+n+1)*t ，其实就是一个求总和的式子， O (大写O)表示代码执行时间与 f(n) 成正比例。
根据上面两个例子得出结论： 代码的执行时间 T(n)与每行代码的执行次数 n 成正比 ，人们把这个规律总结成这么一个公式： T(n) = O(f(n))
所以呢，第一个例子中的 T(n)=O(2n+1)，第二个例子中的 T(n)=O(2n*n+n+1)，这就是时间复杂度表示法，也叫大O时间复杂度表示法。
但是， 大O时间复杂度 并不具体表示代码 真正的执行时间 ，而是表示 代码执行时间随数据规模增长的变化趋势 ，所以，也叫作 渐进时间复杂度 ，简称 时间复杂度 。
与泰勒公式相反的是，算了，扯哪去了…
当n变得越来越大时，公式中的低阶，常量，系数三部分影响不了其增长趋势，所以可以直接忽略他们，只记录一个最大的量级就可以了，所以上述两个例子实际他们的时间复杂度应该记为：T(n)=O(n) ，T(n)=O(n*n)
我想你应该明白大致是怎么回事了，那么我们来看看如何去计算它？
时间复杂度的分析与计算方法
（1）循环次数最多原则
我们上面说过了，当n变得越来越大时，公式中的低阶，常量，系数三部分影响不了其增长趋势，可以直接忽略他们，只记录一个最大的量级就可以了。因此我们在计算时间复杂度时， 只需关注循环次数最多的那段代码即可。
int sumFunc (int n) {
int sum =0 ; //执行1次，忽略不计
for (int i =0; i < n; i++) {
sum += i; // 循环内执行次数最多，执行次数为n次，因此时间复杂度记为O(n)
}
return sum; //执行1次，忽略不计
}
（2）加法原则
int sumFunc (int n) {
int sum = 0; //常量级，忽略
for (int i = 0; i < 99; i++) {
sum += i; //执行100次，还是常量级，忽略
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
sum += i; //执行n次
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
sum += i; //执行n*n次
}
}
return sum;
}
上述例子中，最大的两块代码时间复杂度分别为 O(n)和O(n*n)，其结果本应该是：T(n)=O(n)+O(n*n)，我们取其中最大的量级，因此整段代码的复杂度为：O(n * n)
所以得出结论： 量级最大的那段代码时间复杂度=总的时间复杂度
（3）乘法原则
嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积
void Func1 (int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
Func2(n); //执行n次，每次都会调用Func2函数执行n次
}
}
void Func2 (int n) {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
sum +=1; //执行n次
}
}
因此这段代码时间复杂度为 O(n) * O(n) = O(n*n) = O(n*n)
同理，如果将其中一个n换成m，那么它的时间复杂度就是 O(n*m)
常见的几种时间复杂度
（1）O(1)常量级时间复杂度
void Func (void) {
for (int i = 0; i < 100; i++) {
printf("hello"); //执行一百次，也是常量级，记为O(1)
}
}
void Func (void) {
printf("hello");
printf("hello");
printf("hello");
//各执行一次，还是记为O(1)
}
相信你也看明白了，O(1)不是说代码只有一行，这个1它代表的是一个常量，即使它有以前一万行这样的也是O(1)，因为它是固定的不会变化（也就是常量）， 所以凡是常量级复杂度代码，均记为O(1)
（2）常见的O(n)复杂度
void Func (int n) {
for (int i =0; i < n; i++) {
printf("hello");
}
}
不用多说了吧！继续！
（3）O(logn)，O(nlogn) ，这就有点难度了！
首先我们来回忆以下换底公式：
记住公式啊，来看例子：
void Func (int n) {
for (int i = 1; i < n; i++) {
i = i *2;
}
}
可以看出，i = i * 2这行代码执行次数是最多的，那么到底执行了多少次呢？
第一次 i=2，执行第二次 i=4，执行第三次 i=8…
假设它执行了x次，那么x的取值为：
当上述代码的2改成3的时候，x的取值也就是：
当然不管log的底数是几，是e也好，是10也罢，统统记为：
这是为啥子念？由换底公式可以计算出：
换底之后，可以看出log3(2)其实就是一个常数，忽略它！而在这场游戏中，log默认就是以2为底的，所以统统记为 O(logn) 。
void Func (int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
Func2(n); //执行n次，嵌套调用，每次调用执行logn次
}
}
void Func2 ( int n) {
for (int i =0; i < n; i++) {
i = i *2; //执行logn次
}
}
所以这个O(nlogn)也很好理解了吧！
上面都是自己整理好的！我就把资料贡献出来给有需要的人！顺便求一波关注.
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