数据结构时间复杂度

数据结构时间复杂度是什么 

数据结构的时间复杂度，也称为时间复杂性，是一个函数，用于定性描述算法的运行时间。它是算法中基本操作重复执行次数的函数，用T(n)表示。当n趋近于无穷大时，如果T(n)和f(n)的比值的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数，记作T(n)=O(f(n))，称为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

时间复杂度通常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。例如，如果有一个算法中的语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1)。另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n^2+3n+4与T(n)=4n^2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n^2)。

计算时间复杂度的方法包括：

1. 用常数1代替运行时间中的所有加法常数。

2. 修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。

3. 去除最高阶项的系数。