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一、定义：
在进行算法分析是，语句总的执行次数T（n）是关于问题规模n的函数，进而分析T（n）随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n)=O(f(n))。他表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同，陈祚算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。
1 T(n)增长最慢的算法为最优的算法
二 推导大O阶方法
1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数
2 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项
3 如果最高阶项存在且不是1，则去除这个项相乘的常数
三。
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原文地址：http://blog.csdn.net/zzjmay/article/details/42151877
