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一个函数或算法的代码块花费的时间随输入增长的速率称为增长率。
假设你去买一辆小车和一辆自行车。如果你朋友刚好看到，问你在买什么，我们一般都会说：买小车。因为买小车比买自行车花费高多了。
【总花费=小车的花费+自行车的花费】
【总花费≈小车的花费（近似）】
对于上面的例子，我们用一个函数来表示买车的花费，这个函数忽略低阶指数的项（相对于高阶项，他们的对函数结果的影响很小）。下面这个例子中n4 , 2n2, 100n, 和 500 分别是某个函数对应不同输入的花费，可以把它近似到n4，因为它的增长率最高。
【n4 + 2n2 + 100n + 500n ≈ n4】
下面是一些我们在程序设计过程中经常会遇到的增长率：
| Time Complexity | Name | Example |
| 1 | Constant | Adding an element to the front of a linked list |
| log n | Logarithmic | Finding an element in a sorted array |
| n | Linear | Finding an element in a unsorted array |
| nlog n | Linear Logarithmic | Sorting n items by ‘Divide and Conquer’ |
| n2 | Quadratic | Shortest path between 2 nodes in a graph |
| n3 | Cubic | Matrix Multiplication |
| 2n | Exponential | The Towers of Hanoi problem |
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原文地址：http://www.cnblogs.com/programnote/p/4689609.html
