首先，理解时间复杂度的前提是理解时间频度。
时间频度定义：时间频度是由“算法的执行时间和执行次数成正比”来决定的，记做T（n）
时间频度的特点：忽略常数项（2n+30和2n，忽略30）、忽略低次项（2n^3+2n、2n^3+10，忽略2n）、忽略系数（2n^4+5n、2n^4+9n，忽略5和9）。多少次方是关键！
时间复杂度：是算法执行语句的次数。
计算时间复杂度有两种方法：
方法一是事后统计：使用某个排序算法结合程序A运行，运行完后查看时间。
事后分析计算排序的时间复杂度具有两个问题：一是 由于不同的电脑运行速度的快慢，在不同的电脑计算排序算法的时间复杂度的结果会被影响；二是 需要实际在运行之后才能知道该算法的时间复杂度结果。
方法二是事前估算：通过分析算法的时间复杂度得知。
计算时间复杂度的方法：①将式子中的常数变为1。②只保留最高阶。③去掉系数。
eg：原式子：2n^3+7n+9——>2n^3+7n+1——>2n^3——>n^3，得到时间复杂度为O(n^3)。
常见的时间复杂度有8种（复杂度越高执行效率越低）：
常数阶：O(1)
对数阶O（log2[底数]n[真数]）
线性阶：O（n）
线性对数阶：O（nlog2[底数]n[真数]）
平方阶：O（n^2）例如嵌套for
立方阶：O（n^3）例如3层嵌套for
K次方：O（n^k）k层嵌套for\递归
指数阶：O（2^n）
来源：oschina
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