时间复杂度的概念
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时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序的运行时间
我们该如何估计程序运行时间呢,我们通常会估计算法的操作单元数量,来代表程序消耗的时间, 这里我们默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。
假设算法的问题规模为n,那么操作单元数量便用函数f(n)来表示
随着数据规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,这称作为算法的渐近时间复杂度,简称时间复杂度,记为 O(f(n))
但是在数据本来有序的情况下时间复杂度是O(n),也就对于所有输入情况来说,最坏是O(n^2) 的时间复杂度,所以称插入排序的时间复杂度为O(n^2)
同样的同理我们在看一下快速排序,都知道快速排序是O(nlogn),但是当数据已经有序情况下,快速排序的时间复杂度是O(n^2) 的,严格从大O的定义来讲,快速排序的时间复杂度应该是O(n^2)
但是我们依然说快速排序是O(nlogn)的时间复杂度,这个就是业内的一个默认规定,我们这里说的O 代表的就是一般情况,不是严格的上界
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