算法复杂度分析

数据结构有哪些？

数组，链表，二叉树，红黑树，散列表。

为什么要进行复杂度分析？

指导你编写出性能更优秀的代码

评判别人写的代码的好坏。

时间复杂度：代码的执行耗时

空间复杂度：代码运行所需要占用的内存空间大小

时间复杂度

什么是时间复杂度？

时间复杂度就是算法的执行时间与数据规模之间的增长关系。

常见的时间复杂度：O(1)、O(n)、O(n^2)、O(logn)、O(n*logn)

例子：求1~n的和。

T(n)=(3n+3)*1ms 低阶、 常量和系数不影响趋势。可以改为：T(n)=O(n)

大O表示法：不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势

T(n)与代码的执行次数成正比（代码行数越多，执行时间越长）