最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
关注公众号 MageByte，设置星标点「在看」是我们创造好文的动力。后台回复 “加群” 进入技术交流群获更多技术成长。 本文来自 MageByte-青叶编写 上次我们说过 时间复杂度与空间复度 ，列举了一些分析技巧以及一些常见的复杂度分析比如 O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)，今天会继续细化时间复杂度。 1. 最好情况时间复杂度（best case time complexity） 2.最坏情况时间复杂度（worst case time complexity） 3. 平均情况时间复杂度（average case time complexity） 4.均摊时间复杂度（amortized time complexity） 复杂度分析 public int findGirl(int[] girlArray, int number) { int i = 0; int pos = -1; int n = girlArray.lentgh(); for (; i < n; ++i) { if (girlArray[i] == number) { pos = i; break; } } return pos; } 代码逻辑你应该很容易看出来，在无序数组 中查找 number 出现的位置，如果没找到就返回 -1。《唐伯虎点秋香》主角星爷通过这个方法遍历数组找到秋香