時間復(fù)雜度表面的意思就是代碼花費(fèi)的時間,但是一般使用這個概念的時候,更注重的是隨著數(shù)據(jù)量增長,代碼執(zhí)行時間的增長情況.一般認(rèn)為一個基本的運(yùn)算為一次運(yùn)行算,例如加減乘除判斷等等
例1和例2時間復(fù)雜度都可以簡單認(rèn)為是o(N),一般用時間復(fù)雜度的時候要取一個下限即可,不用那么精確,可能你認(rèn)為例1是o(2N)而例2是o(n),但實(shí)際上這兩者對于時間復(fù)雜度的作用來說沒區(qū)別,前面已經(jīng)說了,時間復(fù)雜度關(guān)注的是數(shù)據(jù)量的增長導(dǎo)致的時間增長情況,o(2N)和o(n)在數(shù)據(jù)量增加一倍的時候,時間開銷都是增加一倍（線性增長）.
又例如兩重循環(huán)的時間復(fù)雜度是o(N的平方),N擴(kuò)大一倍,時間復(fù)雜度就擴(kuò)大4倍.所以時間復(fù)雜度主要是研究增長的問題,一般效率較好的算法要控制在o(N)或者o(log2N)