算法之时间复杂度简要介绍
1.概念
输入规模：指输入量的多少。运行算法所需要的时间T是输入规模n的函数，记作T(n)。
基本语句：执行次数与整个算法的执行次数成正比的语句。
算法时间复杂度,一般均表示为以下几种数量级的形式(n为问题的规模,c为一常量)：
Ο(1)称为常数级
Ο(logn)称为对数级
Ο(n)称为线性级
Ο(nlogn)
Ο(nc)称为多项式级
Ο(cn)称为指数级
Ο(n!)称为阶乘级
以上时间复杂度级别是由低到高排列的,其随规模n的增长率：
例： 试计算下面三个程序段的时间复杂度
(1) x=x+1; s=s+x;
时间复杂度为O(1)
(2) for(k=1;k<=n;k++)
{ x=x+y;
y=x+y;
s=x+y; }
时间复杂度为O(n).
(3) for(t=1,k=1;k<=n;k++)
{ t=t*2;
for(j=1;j<=t;j++)
s=s+j; }
基本语句执行频数为: