概念
程序=数据结构+算法。算法是解决问题的步骤，一个问题可能有很多种解决的方法，这时候我们可以用时间复杂度来衡量这些不同解决办法的好坏。
计算过程
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计算每行一句的执行次数；
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计算出所有语句的执行次数总和，推导出一个n的表达式T(n)；
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找出同数量级的表达式；
使用一段代码来说明：
for i in range(n): //执行n次
for j in range(10): //执行n*10次
print(i, j) //执行n*10次
理解一下上述代码：
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外层for循环执行的次数为n，内层for循环执行的次数为n * 10，print语句的执行次数也是n * 10
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形成的表达式：T(n) = n + n * 10 + n * 10 = 21n
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同数量级：n
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T(n)/n = 21, 是一个常数，所以此算法的时间复杂度为n
表示
在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它藐视了该算法的运行时间，时间复杂度常用大O符号（大O符号（是用于描述函数渐进行为的数学符号，意思是order of(大约是)）表示
那么上一步算法的时间复杂度可以标记为O(n)
几种类型
O(1): 常数
print(n) //执行一次，所以时间复杂度为O(1)
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