本文主要是介绍算法基本功之一：弄清时间复杂度，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
首先时间复杂度定义：
在进行算法分析时，语句总的执行次数T（n）是关于问题规模n的函数，进而分析T（n）随n的变化情况并且确定T（n）的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，
记作 T(n) = 0(f(n))。
它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称为时间复杂度，其中f（n）是问题规模n的某个函数；
说人话：
衡量一个算法复杂程度的式子，相同环境条件下，肯定越简单速度越快；那我们追求的就是把时间复杂度高的优化成时间复杂度低的；
计算时间复杂度：
算出以下式子的时间复杂度：f(n) = n^2f（n） = n^2 +2f（n） = 2n^2 +2f（n） = 3n^3 +2
计算原则：
1.算法函数中的常数可以忽略 比如1.后面的 +2
2.算法函数中最高次幂的常数因子可以忽略，比如序号3：n^2前面的2和序号4：前面的3
3.算法函数中最高次幂越小，算法效率越高，字母n后面的 ^2
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