容易描述时间复杂度和空间复杂度（转）

简单描述时间复杂度和空间复杂度（转）
1、算法复杂度

1. 　　???　?c[?i?][?j?]=?????????　???c[?i?][?j?]+=a[?i?][?k?]*b[?k?][?j?];??????}?　??
2. 　}?　　??
3. }??

1. {??
2. ???sum?+=?i;??
3. }??

1. {??
2. ??????{??
3. ??????sum?+=?(i?+?j);??
4. ???}??
5. }??

很显然一共算了n^2次加法，那么就说这个时间复杂度是O(n^2)，和上面类似，如果某个算法计算了3*n^2 + n + 1次，其时间复杂度仍然是O(n^2)，因为3*n^2 + n + 1中最高的次方是n^2

所谓O(1)就是计算的次数是个常量，我们还以上面从0加到n的例子来说，如果我们用等差数列的公式，那么，代码可以这么写：
int sum = n * (n + 1) / 2
不管n有多大(当然不能溢出了)，通过上面的公式只需计算一次，也就说计算的次数是不变的，这种情况的时间复杂度就可以说成O(1)。 再比如如果某个计算，不管其他条件怎么变化，均只需计算5次即可得出结果，那么这种情况的时间复杂度，也是O(1)。

5、复杂度判定
要在 hash 表中找到一个元素就是 O(1)
要在无序数组中找到一个元素就是 O(n)

访问数组的第 n 个元素是 O(1)
访问链表的第 n 个元素是 O(n)

简单的判断方法:
如果实现中没有循环就是 O(1)
如果实现中有一个循环就是 O(n)