Python_时间复杂度概念

时间频度：一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度，记为T(n)（T代表次数，n代表问题规模）

时间复杂度：呈现时间频度的变化规律，记为T(n)=O(f(n)) 指数时间：一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长（即 求解所需的执行时间呈指数倍成长）

常数时间：对一个算法，时间频度T(n)上界与输入的大小无关，记作O(1) 对数时间：算法为T(n)=O(log n),常见的对数时间的算法有二叉树的相关操作和二分搜索

线性时间：如果一个算法的时间复杂度为O(n)，则称这个算法具有线性时间，即运行时间增加的大小与输入呈线性关系 空间复杂度：所占空间多少