1.定义
(1)基本执行次数函数T
一般情况下算法基本操作的执行次数是关于n的某个函数，记做T(n)。
(2)同数量级函数
如果现在有一个关于n的辅助函数f(n)，使得当n趋于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为一个不等于0的常熟，则称f(n)是T(n)的同数量级函数，记做T(n)=O(f(n))。
(3)时间复杂度O
O是用来表示数量级的符号。O(f(n))就是算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
2.常见算法复杂度
Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)
3.如何计算算法时间复杂度
找到运行次数最多的语句，计算语句执行次数的数量级，用O(f(n))表示。
4.NP问题
Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2n)和Ο(n!)称为指数时间。计算机科学家普遍认为前者是有效算法，把这类问题称为P类问题，而把后者称为NP问题。
