算法的时间复杂度是评估算法效率的重要指标。在计算机科学中，时间复杂度用来描述算法执行时间与输入数据规模之间的关系。
什么是时间复杂度？
时间复杂度是指算法执行时间随输入数据规模增长的变化趋势。它通常用大O符号（O-notation）表示，例如O(1)、O(n)、O(n^2)等。
常见的时间复杂度分类
- O(1): 常数时间复杂度，算法执行时间不随输入数据规模变化。
- O(n): 线性时间复杂度，算法执行时间与输入数据规模线性相关。
- O(n^2): 平方时间复杂度，算法执行时间与输入数据规模的平方相关。
- O(log n): 对数时间复杂度，算法执行时间与输入数据规模的对数相关。
如何计算时间复杂度？
- 找出算法中所有循环的次数。
- 计算所有循环次数的乘积。
- 使用大O符号表示。
实例分析
假设有一个算法需要遍历一个长度为n的数组，并对每个元素进行操作。这个算法的时间复杂度是O(n)。
算法示例
扩展阅读
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