I.定義と時間の複雑さの重要性
カイフーリー「アルゴリズムの力、」1つの論文は書きました：
\（1988 \）年、私の学校を訪問する人にあるベル研究所の副社長、目的は、彼らが私の開発よりも遅く、音声認識システムの数倍である理由を見つけることですが、また、大語彙システムへの速度差の拡大で、より後それらにコースを論じる限り数百回は......、Iを見つけるために驚いたこと\（O（NM）\）動的プログラミングのは、彼らが実際にAからなることである\（O（{N} ^ { } M 2）\） ......
上記\（O（NM）\）と\（O（{N} ^ {2} m）は\） 時間複雑です。シンボル\（O \）複雑内部表す\（Mnが\）ランの数であると考えることができる\（N-M * \） 。
時間複雑有意嘘のエネルギー効率は、時間の合理的な金額を持っています。
前の例では、システムはカイフーリーの時間実行されている場合は、\（10 \）秒、N- = \（\ 1000）ベルへ、その後、プログラムのニーズ\（10000 \）秒。これは驚異的数字です。
誰かが私に尋ねた：それはスーパーコンピュータ（スパコン）がなかったことは、人の神性太ライトが毎秒実行することができます\（^ {10} {17} \）倍も！
私は答えた：他の強力なスーパーコンピュータは、大規模なデータああを運ぶことができませんでした！
おそらく第2の共通のコンピュータ\（^ {10} {7} \）回、前者は\（^ {10}、{10} \）倍。
しかしながら、そのような検索、セグメントツリーの時間複雑である\（O（\ N-ログ{}）\） 、シーケンシャルサーチである\（O（N）\） 。
セット\（N- \）データのサイズであり、
学校の人口調査のために、\（N-3000 = \） 、前者\（4 \）倍、後者\（3000 \）図、
都市人口調査、\（N-2 = * {10} {7} ^ \） 、前者\（8 \）回、後者の\（* 2 ^ {10} {7} \）回、
全国国勢調査、\（N-10} = {1.3 * 9 ^ {} \） 、前者（\ 10 \）倍、後者\（1.3×10 {9} ^ {} \）倍。
世界トップクラスに、アルゴリズムに注意を払っていない場合は、スーパーコンピューティング時間は、通常のコンピュータよりも遅くなることがあり......
可視アルゴリズムの選択は重要です！
II。時間の複雑さを体験してください
あなたは、コードを書くことで見てみることができます。
入出力配列として、時間計算量が\（O（2N）\）
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
return 0;
}
{
}