时间复杂度与O（g（n））
时间复杂度：假设存在函数g，使得算法A处理规模为n的问题示例所用时间为T(n)=O(g(n))，则称O(g(n))为算法A的渐近时间复杂度，简称时间复杂度，记为T(n)。
例如：
T(n)=nnn10
g(n)=nnn
所以 T(n)=kg(n)+c
大O表示法：只取最高阶。
1.最坏时间复杂度
算法完成工作最多需要多少基本操作，即最坏时间复杂度。
2.最好时间复杂度
算法完成工作最少需要多少基本操作，即最好时间复杂度。
2.平均时间复杂度
算法完成工作平均需要多少基本操作，即平均时间复杂度。
时间复杂度的几条基本计算规则
基本操作，即只有常数项，认为其时间复杂度为O(1)
顺序结构，时间复杂度按加法进行计算
循环结构，时间复杂度按乘法进行计算
分支结构，时间复杂度取最大值
判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略
在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度