时间复杂度算法记作: T（n）=O（f（n））。
算法的时间复杂度，用来度量算法的运行时间，记作:T（n）=O（f（n））。它表示随着输入大小n的增大，算法执行需要的时间的增长速度可以用f（n）来描述。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))。如果一个算法的执行次数是T（n），那么只保留最高次项，同时忽略最高项的系数后得到函数f（n），此时算法的时间复杂度就是O（f（n））。
时间复杂度
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。为了计算时间复杂度，我们通常会估计算法的操作单元数量，每个单元运行的时间都是相同的。因此，总运行时间和算法的操作单元数量最多相差一个常量系数。
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