时间复杂度，空间复杂度的理解

时间复杂度：简单理解成每一行代码运行的次数。即 T(n) = O(f(n))

时间复杂度几种：

常数阶O(1)

对数阶O(logN)

线性阶O(n)

线性对数阶O(nlogN)

平方阶O(n²)

立方阶O(n³)

K次方阶O(n^k)

指数阶(2^n)

几个例子:

线性阶O(n)  随着N变化而变化

for(i=1; i<=n; ++i)

{

  j = i;

  j++;

}

对数阶O(logN)

int i = 1;

while(i

{

    i = i * 2;

}

空间复杂度:空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的一个量度，同样反映的是一个趋势，我们用 S(n) 来定义。

常有的几种：O(1)、O(n)、O(n²)

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