时间复杂度
如何推导出时间复杂度呢？有如下几个原则：
如果运行时间是常数量级，用常数1表示；
只保留时间函数中的最高阶项；
如果最高阶项存在，则省去最高阶项前面的系数。
让我们回头看看刚才的四个场景。
场景1：
T（n） = 3n
最高阶项为3n，省去系数3，转化的时间复杂度为：
T（n） = O（n）
场景2：
T（n） = 5logn
最高阶项为5logn，省去系数5，转化的时间复杂度为：
T（n） = O（logn）
场景3：
T（n） = 2
只有常数量级，转化的时间复杂度为：
T（n） = O（1）
场景4：
T（n） = 0.5n^2 + 0.5n
最高阶项为0.5n^2，省去系数0.5，转化的时间复杂度为：
T（n） = O（n^2）
这四种时间复杂度究竟谁用时更长，谁节省时间呢？稍微思考一下就可以得出结论：
O（1）< O（logn）< O（n）< O（n^2）
在编程的世界中有着各种各样的算法，除了上述的四个场景，还有许多不同形式的时间复杂度，比如：
O（nlogn）, O（n^3）, O（m*n），O（2^n），O（n！）
今后遨游在代码的海洋里，我们会陆续遇到上述时间复杂度的算法。
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