#### O(n)
```
for(int i = 0; i < len;i++){
x = x +1;
}
```
其中第一条语句的循环变量i要增加到n,故它执行n次。第二条语句作为循环体语句也要执行n次。所以,该程序段所有语句执行的次数为:T(n)=2n。故其时间复杂度为:T(n)=O(n)。实际上,在分析时间复杂度时,只需要关注随着问题规模n增大,语句执行次数变化最快的语句即可分析出,如本例中的x=x+1就是这样的语句
- 基础
- 数据
- 数据元素
- 数据结构
- 集合结构
- 线性结构
- 树型结构
- 图状结构
- 数据存储结构
- 算法定义
- 算法效率度量
- 算法效率分析
- 时间复杂度
- O(1)
- O(n)
- O(n2)
- O(logn)
- 空间复杂度
- 线性表
- 数组
- 链表
- 串矩阵和广义表
- 串
- 矩阵
- 广义表
- 栈和队列
- 栈
- 队列
- 树和二叉树
- 二叉树
- 满二叉树
- 完全二叉树
- 哈夫曼树
- 二叉查找树-BST树
- AVL树
- 红黑树
- B树
- B+树
- 字典树
- 跳表
- 算法
- 排序算法
- 冒泡排序
- 选择排序
- 快速排序
- 插入排序
- 希尔排序
- 归并排序
- 堆排序
- 基数排序
- 计数排序
- 桶排序
- 查找算法
- 二分查找算法
- Hash算法
- 一致性hash算法
- 算法题
- 001-用两个栈实现队列
- 002-只使用栈和递归逆序一个栈
- 附录
- SkipList跳表