时间复杂度

算法的时间复杂度，用来度量算法的运行时间，记作: T(n) = O(f(n))。它表示随着输入大小n 的增大，算法执行需要的时间的增长速度可以用 f(n) 来描述。

对于一个循环，假设循环体的时间复杂度为O(n),循环次数为m，则这个循环的时间复杂度为O(nxm)

void aFunc(int n) {
    for(int i = 0; i < n; i++) {         // 循环次数为 n
        printf("Hello, World!\n");       // 循环体时间复杂度为 O(1)
    }
}

此时时间复杂度为 O(n × 1)，即 O(n)

对于多个循环，假设循环体的时间复杂度为 O(n)，各个循环的循环次数分别是a, b, c...，则这个循环的时间复杂度为O(n×a×b×c...)。分析的时候应该由里向外分析这些循环。

void aFunc(int n) {
    for(int i = 0; i < n; i++) {         // 循环次数为 n
        for(int j = 0; j < n; j++) {       // 循环次数为 n
            printf("Hello, World!\n");      // 循环体时间复杂度为 O(1)
        }
    }
}

此时时间复杂度为 O(n × n × 1)，即 O(n^2)。

对于顺序执行的语句或者算法，总的时间复杂度等于其中最大的时间复杂度。

void aFunc(int n) {
    // 第一部分时间复杂度为 O(n^2)
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        for(int j = 0; j < n; j++) {
            printf("Hello, World!\n");
        }
    }
    // 第二部分时间复杂度为 O(n)
    for(int j = 0; j < n; j++) {
        printf("Hello, World!\n");
    }
}

此时时间复杂度为 max(O(n^2), O(n))，即 O(n^2)。

对于条件判断语句，总的时间复杂度等于其中时间复杂度最大的路径的时间复杂度

void aFunc(int n) {
    if (n >= 0) {
        // 第一条路径时间复杂度为 O(n^2)
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            for(int j = 0; j < n; j++) {
                printf("输入数据大于等于零\n");
            }
        }
    } else {
        // 第二条路径时间复杂度为 O(n)
        for(int j = 0; j < n; j++) {
            printf("输入数据小于零\n");
        }
    }
}

此时时间复杂度为 max(O(n^2), O(n))，即 O(n^2)。

时间复杂度分析的基本策略是：从内向外分析，从最深层开始分析。如果遇到函数调用，要深入函数进行分析。