这节课主要是讲了时间复杂度的概念和计算方法，我来上几张图总结一下：

1. 大O时间复杂度概念


这个可以说是比较基础了，再上几张图自己理解一下

  • O(1)
  • O(N)，O(N^2)

  • O(logN)，O(k^N)，O(N!)

示例

  • 斐波那契数列（算是一种递归算法的时间复杂度）

    由于每一个F（n）你都需要去计算两次（分别是F（n-1）和F（n-2）），所以显然时间复杂度应该是O（2^N），如果F（n）=F（n-1）+F（n-2）+F（n-3），那么时间复杂度就应该是 O（3^N），如果还没有理解的话看下面这张图。


这里明显可以看出有很多的重复计算，如果优化的话将算过的值放进内存里（相当于计算F（n-1）的时候，将F（n-2）的值已经存起来了，那么F（n-2）就不用再计算一遍了），那么时间复杂度可以降低到O（n）

  • 常见的四中算法的时间复杂度

这也没啥好说的，就记住就完事了，挺常用的。