研究算法复杂度（如O(1)、O(n)等）

算法(algorithm) 用于处理数据及解决各类问题的一组方法。对于同一个问题而言，默认情况下采用不同算法会导致结果差异明显且过程所耗时间和资源存在差异。评估标准采用大O复杂度分析法进行衡量。

• 时间维度：在计算复杂性理论中定义为算法运行所需的时间资源数量
• 空间维度：在计算复杂性理论中定义为算法运行所需的内存资源数量

一、大O时间复杂度分析法
1> 概念：该方法并不直接表示代码运行所需的时间长度, 而是用于衡量代码执行时间随数据规模变化的趋势, 也被称为渐进时间复杂度, 简称为其为时间复杂度（其中, 低阶项、常数因子及系数对增长趋势的影响可以忽略不计, 通常只需记录主导项即可）

    A: 只关注循环执行次数最多的一段代码
    B: 加法法则，总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度
    C: 乘法法则，嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度乘积

2> 几种常见时间复杂度实例

我们可以将复杂度划分为两类：多项式量级与非多项式量级；其中仅包含 O(2^n) 和 O(n!) 的类型属于非多项性量级算法。随着数据规模 n