的次数是问题规模 n 的某个函数，其时间量度记作

T(n)O(f(n))，称作算法的渐近时间复杂度(Asymptotic Time plexity)，简称时间复杂度。

一般地，常用最深层循环内的语句中的原操作的执行频度(重复执行的次数)来

表示。

定理：若 A(n)a m n m +a m-1 n m-1 +…+a1n+a0 是一个 m 次多项式，

则 A(n)O(n m)

表示时间复杂度的阶有：

O(1) ：常量时间阶 O (n)：线性时间阶

O(㏒ n) ：对数时间阶 O(n ㏒ n) ：线性对数时间阶

O (nk)： k≥2 ，k 次方时间阶

其关系为：