时间复杂度是衡量算法好坏的重要标识
T(n) = O(f(n))
在这个公式中,T(n) 表示代码的执行时间;n 表示数据规模的大小;f(n) 表示每行代码执行的次数总和;O 表示代码的执行时间 T(n) 与 f(n) 表达式成正比。
let x = 1;
while (x < n) {
x++;
console.log(x);
}
假如n等于5,则以上代码用时间复杂度表示是O(5),n是个变量,用时间复杂度表示是O(n)
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n; j++) {
}
}
双层for循环中,最外层循环每执行一次,内层循环都要执行n次,执行次数是根据n所决定的,最大时间复杂度是O(n^2)