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《算法复杂度与图算法 - 离散数学系列（十）》
时间复杂度用于描述算法在输入规模增加时的运行时间增长情况，通常使用大 O 符号表示。O(1)：常数时间复杂度，算法的运行时间不随输入规模变化。O(n)：线性时间复杂度，算法的运行时间与输入规模成正比。O(n^2)：平方时间复杂度，运行时间随着输入规模的平方增长，通常出现在嵌套循环中。O(log n)：对数时间复杂度，常见于二分查找等场景。理解时间复杂度有助于评估算法在大数据量情况下的性能。例如，排序算法中的快速排序（平均时间复杂度为 O(n log n)）通常比冒泡排序（O(n^2)）更有效。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weidl001/article/details/142750137
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