在描述算法时通常用o(1), o(n), o(logn), o(nlogn) 来说明时间复杂度 o(1):是最低的时空复杂度,也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关,无论输入数据增大多少倍,耗时/耗空间都不变. 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度,无论数据规模多大,都可以在一次计算后找到目标(不考虑冲突的话) 哈希算法. O(n):代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍.(n)代表输入的数据量,比如常见的遍历算法 O(n^2):代表数据量增大n倍,时间复杂度就是n的平方倍,比如冒泡排序,就是典型的O…