算法的时间复杂度

时间复杂度的定义

在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。
我们把算法需要执行的运算次数用输入大小n 的函数表示，即 T(n) 。此时为了估算算法需要的运行时间和简化算法分析，我们引入时间复杂度的概念。

时间复杂度的计算

存在常数 c 和函数 f(N)，使得当 N >= c 时 T(N) <= f(N)，表示为 T(n) = O(f(n)) 。因为f(n) 的增长速度是大于或者等于 T(n) 的，即T(n) = O(f(n))，所以我们可以用 f(n) 的增长速度来度量 T(n) 的增长速度，所以我们说这个算法的时间复杂度是 O(f(n))。
那么当我们拿到算法的执行次数函数 T(n) 之后怎么得到算法的时间复杂度呢？

我们知道常数项对函数的增长速度影响并不大，所以当 T(n) = c，c 为一个常数的时候，我们说这个算法的时间复杂度为 O(1)；如果 T(n) 不等于一个常数项时，直接将常数项省略。
我们知道高次项对于函数的增长速度的影响是最大的。n^3 的增长速度是远超 n^2 的，同时 n^2 的增长速度是远超 n 的。同时因为要求的精度不高，所以我们直接忽略低此项。
因为函数的阶数对函数的增长速度的影响是最显著的，所以我们忽略与最高阶相乘的常数。