【算法】时间复杂度/运行时间—

对于所有算法，我们都要讨论其运行时间。一般而言，应该选择效率最高的算法，以最大程度地减少运行时间或占用空间。

大O表示法 是一种特殊的表示法，指出了算法的速度有多快。大O表示法并不能表示具体算法任务运行的时间，这也没有意义，因为任务量总是在变。我们需要知道运行时间如何随任务量增长而增长，这正是大O法的用武之地。大O法表示指出了算法有多快。例如，假设列表包含n个元素。简单查找需要检查每个元素，因此需要执行n次操作。使用大O表示法，这个运行时间表示为O(n)。并没有时间单位s，这是因为大O法指的并非以秒为单位的速度。大O表示法让你能够比较操作次数，它指出了算法运行时间的增速。如果换用二分法检查长为n的列表，二分查找需要执行log n次操作。使用大O表示法这个的运行时间则为O(log n)。

大O表示法 指出了最糟糕情况下的运行时间。假设你在使用简单查找电话簿中的人，查找Adit时，一次就找到了，这是最佳的情形，但大O表示法说的是最糟糕的情形。因此，你可以说，在最糟糕的的情况下，必须查看电话簿中的每一个条目，对应的运行时间为O(n)。这是一个保证——你知道简单查找的运行时间不可能超过O(n)。另外，除了最糟糕情况下的运行时间，还应考虑平均情况的运行时间，这也很重要。

下面按从快到慢的顺序列出经常会遇到的5种大O运行时间：

O(l

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