时间复杂度是从时间维度描述一段代码的复杂程度，由一段代码中执行频次最高的语句决定，用大O符号表述。
时间复杂度的分类
从低到高依次是：
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常数时间复杂度 O(1)：无论问题规模如何变化，算法的运行时间都保持不变。
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线性时间复杂度 O(n)：当输入规模n线性增加时，算法的运行时间呈现出线性增长趋势。
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对数时间复杂度 O(log n)：当输入规模n呈指数增长时，算法的运行时间呈对数增长趋势。
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平方时间复杂度 O(n^2)：当输入规模n线性增加时，算法的运行时间呈现出平方增长趋势。
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立方时间复杂度O(n^3):当输入规模n线性增加时，算法的运行时间呈现出立方增长趋势。
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指数时间复杂度 O(2^n)：当问题规模成指数增长时，算法的运行时间将会急剧增加
O(1)
O(1) 不是说只执行1次，而是对常量级时间复杂度的一种表示法。一般情况下，只要算法里没有循环和递归，就算有上万行代码，时间复杂度也是O(1)
(function () {console.log("你好");
})();
// 时间复杂度还是 O(1)
(function () {console.log("你好");console.log("你好");
})();
O(n)
只有一层循环或者递归等，时间复杂度就是 O(n)
function test(n) {for (let i = 0; i < n; i++) {console.log(i);}
}
O(n^2)
嵌套循环的时间复杂度就是 O(n^2)
function test(n) {for (let i = 0; i < n; i++) {for (let j = 0; j < n; j++) {console.log(i, j);}}
}
多种复杂度并列在一起时，只取执行次数最高的语句，即取最高项
// 最终的时间复杂度以高的为准，是 O(n^2)
function test(n) {// 单循环的时间复杂度是 O(n)for (let i = 0; i < n; i++) {console.log(i);}// 嵌套循环的时间复杂度是 O(n^2)for (let i = 0; i < n; i++) {for (let j = 0; j < n; j++) {console.log(i, j);}}
}
O(logn)
二分法的时间复杂度是 O(logn)，以下两种情况都是。
function test(n) {while (n > 1) {n = n / 2;console.log(n);}
}
function test(n) {for (let i = 1; i < n; i = i * 2) {console.log(i);}
}
O(nlogn)
二分嵌套一个单循环，即时间复杂度O(nlogn)
function test(n) {for (let i = 1; i < n; i = i * 2) {for (let j = 0; j < n; j++) {console.log(i, j);}}
}
)
