前言
在算法设计和分析中，时间复杂度是衡量算法运行时间随输入规模增长而增长的速度的一种方法，通过分析算法的时间复杂度，我们可以评估算法的效率和性能。在对一些数据量特别大的场景来说，优化算法是一件很重要的事情🫵，所以不能忽视。
什么是时间复杂度？
时间复杂度是指算法运行所需的时间与输入规模之间的关系。通常用大O符号（O）来表示，称为“大O记号”。时间复杂度描述的是算法的运行时间与输入规模之间的增长关系，而不是具体的运行时间。
如何计算时间复杂度？
在计算时间复杂度时，我们通常关注算法中执行次数最多的那部分代码。常见的时间复杂度包括：
- O(1)：常数时间复杂度，表示算法的执行时间不随输入规模变化而变化，例如直接访问数组元素。
- O(log n)：对数时间复杂度，表示算法的执行时间随着输入规模的增加而增加，但增长速率较慢，例如二分查找算法。
- O(n)：线性时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模成线性关系，例如遍历数组。
- O(n^2)：平方时间复杂度，表示算法的执行时间与输入规模的平方成正比，例如冒泡排序算法。
如何利用时间复杂度评估算法效率？
通过分析算法的时间复杂度，我们可以评估算法的效率和性能。一般来说，我们希望算法的时间复杂度越低越好，即算法在处理大规模数据时能够更快地完成任务。
时间复杂度的局限性
需要注意的是，时间复杂度只是一种理论上的分析方法，实际运行时间受到多种因素影响，例如硬件环境、编译器优化等。因此，时间复杂度只能作为算法效率的一个参考指标，而不是唯一的评价标准。
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很棒的分享！資料變多的時候，這就很重要
實務上，其實也沒那麼難，很直覺
一個很大的陣列，對他
從頭到尾 for loop裡面再從頭到尾 for loop一次，基本上就是O(n^2)了如果裡面再 for loop 一次，基本上就是
O(n^3)了就算是完全不懂，也直覺上會知道這段程式很慢，資料變多之後，早晚會出問題！
我個人經驗是，系統的用戶少就算了，一但資料變多
寫出
O(n^2)的函數，勉強還能用但是
O(n^3)的函數，幾乎不能用！太慢了