对一个算法的复杂度可以从时间和空间两个维度来评估，我们一般比较关心时间复杂度，它的定义如下：
大O符号表示法，即 T(n) = O(f(n))，其中 n 表示数据规模 ，O(f(n))表示运行算法所需要执行的指令数，和f(n)成正比。
上面公式中用到的 Landau符号是由德国数论学家保罗·巴赫曼（Paul Bachmann）在其1892年的著作《解析数论》首先引入，由另一位德国数论学家艾德蒙·朗道（Edmund Landau）推广。Landau符号的作用在于用简单的函数来描述复杂函数行为，给出一个上或下（确）界。在计算算法复杂度时一般只用到大O符号，Landau符号体系中的小o符号、Θ符号等等比较不常用。这里的O，最初是用大写希腊字母，但现在都用大写英语字母O；小o符号也是用小写英语字母o，Θ符号则维持大写希腊字母Θ。
有一篇以动画的形式解释算法时间复杂度的文章，个人感觉非常不错，可以参考下：https://www.jianshu.com/p/5f0d360d4752
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