代码时间复杂度计算
时间复杂度公示：
下面分析一段代码：
2、3、4行每一行都需要1个单位的执行时间，5、6行循环了N边，需要2N个单位时间，7、8行执行了n^2遍，所以一共需要执行时间：（2N ^2 + 2N + 3 ）*单位时间。
我们用T(n) 表示，O表示T(n)与f(n)成正比（单位时间），所以表达式可以写成：T(n) = O(2N ^2 + 2N + 3 ) ,这就是大O时间复杂度表示法，由于N无穷大，所以只需要表示最大量级即可，即：T(n) = O(N ^2 )
时间复杂度分析：
1、只关注循环执行次数最多的一段代码；
2、加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度；
例如：时间复杂度：T(n) = O(N+N ^2 ) = O（N ^2 ）
3、乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码的复杂度乘积；
例如：
以下算法时间复杂度为：T(n) = O(N X N)=O(N ^2 )