算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。
主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。
时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。
时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间，而是算法执行语句的次数。
当我们面前有多个算法时，我们可以通过计算时间复杂度，判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。
常见的时间复杂度有：
常数阶O(1),
对数阶O(log2 n),
线性阶O(n),
线性对数阶O(n log2 n),
平⽅阶O(n^2)，
⽴⽅阶O(n^3)
k次⽅阶O(n^K),
指数阶O(2^n)。

例题：

1：for(i=1; i<=n; ++i){
      j=1; j++}
解: 执行第一次：i=1   j=1
      执行第二次：i=2   j=2
      执行第三次：i=3   j=3
      执行第n次:  i=n  j=i=n
      所以时间复杂度为O(n)

2：for(i=0；i＜n；i++)
      for(j=0；i＜m；j++)
      a[ i ] [ j ]=0；
解：第一层for循环的执行次数：n
       第二层for循环的执行次数：m
       所以时间复杂度为O(n*m)

3：int x=0，i，j；
      for(i=1；i＜n；i++)
      for(j=1；j＜2*i；j++)
      x++；
解：第一层for循环的执行次数：n
       第二层for循环的执行次数：log2n
       所以时间复杂度为O(nlog2n)

4： 

 5：

最后

以上就是糟糕夏天为你收集整理的时间复杂度例题例题：的全部内容，希望文章能够帮你解决时间复杂度例题例题：所遇到的程序开发问题。

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