常見的時(shí)間復(fù)雜度按數(shù)量級遞增排列依次為：常數(shù) $O⑴$、對數(shù)階 $O(\log n)$、線形階 $O(n)$、線形對數(shù)階 $O(n\log n)$、平方階 $O(n^2)$ 立方階 $O(n^3)$、…、$k$ 次方階 $O(n^k)$、指數(shù)階 $O(2^n)$。顯然，時(shí)間復(fù)雜度為指數(shù)階 $O(2^n)$ 的算法效率極低，當(dāng) $n$ 值稍大時(shí)就無法應(yīng)用。

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定義：如果一個(gè)問題的規(guī)模是n，解這一問題的某一算法所需要的時(shí)間為T(n)，它是n的某一函數(shù) T(n)稱為這一算法的“時(shí)間復(fù)雜性”。

From: 如何計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度

很高質(zhì)量的一盤文章，采用的是漫畫的形式，進(jìn)行知識的講述，循序漸進(jìn)。

Ref: 各位學(xué)弟學(xué)妹，別再看教材了，時(shí)間復(fù)雜度看這篇就好了

總結(jié)

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