渐进时间复杂度

在算法分析中，算法的效率很重要，这决定了一个算法对于大规模数据是执行一天，一个小时，还是一分钟。因此对于设计好的算法需要做一个基本的效率评估，通常会引入大O记号。
常用见的复杂度有一下几种：

• 常数复杂度O(1)
• 对数复杂度O(logn)
  
  lognc=clogn=O(logn),其中c为常数
  
  
  32log22n+log10n+10=O(log22n)
• 多项式复杂度O(nc)
  
  100n+200=O(n)
  
  
  (5n−2)(3n2+8n+4)=O(n∗n2)=O(n3)
  
  一般地，
  
  aknk+ak−1nk−1+...+a1n+a0=O(nk),ak>0
• 指数复杂度O(an)
  指数复杂度这个不是很懂，需要再研究一下。

这些复杂度在输入规模很大时候的关系如下：

O(logn)<O(n√)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2n)

以上。