算法中的时间复杂度分析
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了算法中的时间复杂度分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
三个法则，从极客时间的算法专栏总结
1. 只关注循环执行次数最多的一段代码
，我们在分析一个算法、一段代码的时间复杂度的时候，也只关注循环执行次数最多的那一段代码就可以了。
2. 加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度，总的时间复杂度就等于量级最大的那段代码的时间复杂度。
例如：
那我们将这个规律抽象成公式就是：如果 T1(n)=O(f(n))，T2(n)=O(g(n))；那么 T(n)=T1(n)+T2(n)=max(O(f(n)), O(g(n))) =O(max(f(n), g(n))).
3. 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积
例如：
如果 T1(n)=O(f(n))，T2(n)=O(g(n))；那么 T(n)=T1(n)*T2(n)=O(f(n))*O(g(n))=O(f(n)*g(n)).也就是说，假设 T1(n) = O(n)，T2(n) = O(n2)，则 T1(n) * T2(n) = O(n3)。落实到具体的代码上，我们可以把乘法法则看成是嵌套循环
以上是关于算法中的时间复杂度分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章