算法效率的度量（只关注事前分析估算法）
我们在估算时，要抛开计算机硬件软件有关因素，只依赖于问题的规模（用整数量n表示），也就是说这个复杂度是一个函数。
一个算法是由控制结构（顺序，分支，循环）和原操作（指固有数据类型的操作）构成的，算法时间取决于两者的综合效果。
要比较同一问题的综合算法，就要选取一种对于所研究问题来说是基本操作的原操作进行比较
时间复杂度和空间复杂度
对于计算机而言，运算加减法最为方便
分析算法时：我们只关注 最坏情况复杂度以及平均复杂度
其中最坏情况复杂度最具代表性
复杂度的渐进表示法
掌握算法的上界 大O，下界 大欧米噶
本节重点
复杂度计算法则：
- 若两个算法分别有复杂度T1=Of1 ，T2=Of2
若两个算法拼接在一起，T1+T2=max{f1,f2}
若两个算法镶嵌在一起，T1×T2=f1×f2 - 若T是关于n的k阶多项式时，T=O(N的n次方)
- 一个for循环的复杂度：循环次数×循环体代码的复杂度
- If-else 结构复杂度取决于if的条件判断复杂度和两个分支部分的复杂度，总体复杂度取三者最大
（感觉自己菜的安详，不想学习还不想玩游戏？？？
来源：CSDN
作者：又是一个新的人类？
链接：https://blog.csdn.net/weixin_45704695/article/details/104118873