复杂度计算规则

1) 加法规则 
T(n,m) = T1(n) + T2(n) = O (max ( f(n), g(m) )

2) 乘法规则 
T(n,m) = T1(n) * T2(m) = O (f(n) * g(m))

3) 一个特例（问题规模为常量的时间复杂度） 
在大O表示法里面有一个特例，如果T1(n) ＝ O(c)， c是一个与n无关的任意常数，T2(n) = O ( f(n) ) 则有
T(n) = T1(n) * T2(n) = O ( c*f(n) ) = O( f(n) )
也就是说，在大O表示法中，任何非0正常数都属于同一数量级，记为O(1)。

4) 一个经验规则 
复杂度与时间效率的关系：
c < log2n < n < n*log2n < n^2 < n^3 < 2^n < 3^n < n! （c是一个常量）
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          较好                     一般              较差
其中c是一个常量，如果一个算法的复杂度为c 、 log2n 、n 、 n*log2n,那么这个算法时间效率比较高 ，如果是 2^n ，3^n，n!，那么稍微大一些的n就会令这个算法不能动了，居于中间的几个则差强人意。