关于作者：
大家好，我是Leetcode 2020--2022,连续3年金牌获得者，和亚洲区域赛铜牌获得者，
先后在字节和大疆从事技术研发，现在是阿里达摩院的扫地僧，面试专家，CSDN博客专家。
对算法一定的见解，是一个刷题10年的算法爱好者 ，利用工作之余刷leetcode。成为leetcode官方答案贡献者之一。
时间复杂度：计算机器用的时间
总之：算法的执行效率，算法的执行时间和算法的输入值之间的关系！
每一行代码的 （执行次数*执行时间）
减去：单个次数
忽略：单次执行的时间
最终是执行次数！这种表示方法我们称为「 大O符号表示法」，又称为渐进符号，是用于描述函数渐进行为的数学符号
举例:
分析:本来是a+10b+c
然后忽略少的,变成了nb
n就是你的输入值,参数,然后就是 O(n)
常见的时间复杂度：O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n的二次方)
总结：计算循环的次数！2个循环相乘
图片：
常用的时间复杂度按照耗费的时间从小到大依次是：O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)
O(1) :无论输入的值是多少,都是执行一次(执行时间和输入值基本每什么关系)
而且:没有循环,就是o(1)
O(n) :循环了多少次,就是o(n)
举例:
执行一次的时间是b,循环了n次,那么就是nb .因为是输入的关系就是o(n)
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O(logn)
循环的次数是要除以2 所以就是o(logn)
O(nlogn)
套的循环 ：循环中的语句乘于所有循环的大小。
2个循环:一个是n 一个是logn 相乘就是nlogn
O(n²)
2个循环:一个是n 一个是n 相乘就是n2
2. 空间复杂度
算法存储空间和输入值之间的关系！
说白了就是占用的内存大小
常见的举例：O(1) O(n) O(n的平方)
用的最多的是O(1) ,O(n)
O(1)
不管输入的值多大,占用的内存都是一个
O(n) : 一般集合或者数组,是否有集合
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总结：和内存大小。集合和一个元素的空间大小
注意：递归调用不一样！也是o(n)
我们常说的：空间换时间和时间换空间！
一般都是时间>空间! 现在的手机内存比较高的!
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参考博客:
https://blog.csdn.net/zuochang_liu/article/details/106101435
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