时间空间复杂度的初步理解---后续补充

时间复杂度：算法需要执行的次数。

空间复杂度：算法需要消耗的内存空间大小。

计算 1加到100

算法1：（1+100）*（100/2）  =5050                      时间复杂度 0(1) 因为只执行了一次。

算法2：(伪代码) for 循环 遍历 i++ 直到计算到100     时间复杂度 0(n) 执行了100次

算法3：(伪代码) 双重for 循环 ---这里可能不太符合 1 加到 100 但为了理解如何计算使用另外一例：

for(int i = 0; i < n; i++){

     for(int j = 0; j < n; j++){

        }

} //时间复杂度O(n^2) 也就是平方阶

 

算法4：这个目前没看懂怎么算的。

int i = 1, n = 100;
while(i < n){  i = i * 2 ;}
//设执行次数为x. 2^x = n 即x = log2n
//时间复杂度O(log2n)