🌟时间复杂度的计算🌟

在编程的世界里，时间复杂度是一个非常重要的概念！它用来衡量算法执行效率，简单来说就是算法运行所需的时间与输入数据规模之间的关系。⏰

首先，我们需要理解几个基本符号：O(1)表示常数时间复杂度，意味着无论数据量多大，操作时间都固定；O(n)则表示线性复杂度，当数据量增大时，处理时间也会线性增长；而O(n²)代表平方复杂度，常见于嵌套循环场景中。💡

计算时间复杂度时，主要关注算法中最耗时的部分，并忽略常数项和低阶项。例如，一个包含两层循环的程序，即使外层循环执行10次，内层循环执行5次，其时间复杂度依然是O(n²)，因为n趋于无穷大时，这些常数可以忽略不计。📈

掌握时间复杂度不仅能帮助我们优化代码性能，还能让我们在面对实际问题时选择更高效的解决方案。💪

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