新技術的不斷出現，使得程序猿們十分的焦慮存捺，工作的單一讓學到的新技術無法得到實質的實踐，萬變不離其宗曙蒸，準備把數據結構和算法做一個系列博客的學習捌治，分享他人也是學習的記錄！
? 大? O時間時間復雜度：
? T（n）=O（f（n））纽窟，O表示時間復雜度和代碼運行次數有關系肖油，可知的常量的系數是可以不考? ? 慮的、O表示只和代碼的運行次數成正比臂港；一般情況下森枪，只要算法中不存在循環(huán)語句、遞歸語句审孽， 即使有成千上萬行的代碼县袱，其時間復雜度也是Ο(1)
? 加法法則：取并列代碼的 最大復雜度，如O（1）和O（2）取O（2）佑力。
? 乘法法則：f1嵌套了f2 其復雜度為 O（f1*f2）
? 常見的時間復雜度：
? 1. O(1)：復雜度是已經知道的式散，不隨未知N 的增大而增大
? 2. O(m+n)、O(m*n) ：不同代碼塊組成的復雜度搓萧，不能像加法那樣可以省略杂数，乘法還是適用用的宛畦；
2. O(logn)瘸洛、O(nlogn)： 對數階時間復雜度，就是開方的次數
空間復雜度：
就是函數所占用計算機的空間：表示算法的存儲空間與數據規(guī)模之間的增長最好時間復雜度：常見的有O（1）次和，代碼最少的運行次數
最壞時間復雜度：代碼最多運行次數反肋，O（n）
平均復雜度：所有可能發(fā)生的次數的概率相加 除以 總的可能性
均攤時間復雜度：有規(guī)律的平均復雜度、這種情況也只有在有規(guī)律的特性下能用到：很少用到踏施，
