时间复杂度o是什么意思

时间复杂度o是什么 

时间复杂度O是一个概念，用于描述一个算法在问题规模不断增大时对应的时间增长曲线。它表示耗时与输入数据的大小无关，无论输入数据增大多少，耗时都不变。例如，哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据多大，都可以通过计算hash值去找到目标（不考虑Hash冲突的话）。

时间复杂度的其他类型还包括O(n)、O(log n)等。其中，O(n)表示数据量增大，耗时也会增大，比如需要从一个无序的数组中，找到最大的一个，需要把n个变量都扫描一遍，操作次数为n，那么算法复杂度是O(n)。O(log n)表示当数据增大n倍时，耗时增大log n倍（这里的log是以2为底的），比如二分查找就是O(log n)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。