算法：1. 算法复杂度

定义：

算法复杂度反映的是算法最糟糕情况下的运行时间，一般使用O( f(n) )表示。
释义：
将需要解决的问题比作一段路程，算法就是交通工具，而算法复杂度就是交通工具的速度。

常见的算法复杂度：
表1 常见算法复杂度

说明：
在表1中的算法复杂度一栏，O( f(n) )中的 f(n) 越大，则表示“交通工具的速度”越慢，即算法的速度越慢。

举例：
1. 二分法：
在0~100中找出20。
第1步：找50，判断为大；
第2步：找25，判断为大；

第3步：找12，判断为大；

第4步：找18，判断为小；

第5步：找21，判断为大；

第6步：找20，查找成功。

使用6步查找完成，而且发现之后需要查找的结果变少。可以得到曲线图：

图1 二分法查找操作数和剩余需要查找的结果示意图

需要注意的是，这里查找的结果变少可以理解为经过“交通工具”一段时间行驶后，剩余的“路程”变短的速度加快。

2. 依次查找：

第1步，查找0，未找到；

第2步，查找1，未找到；

......

第21步，查找20，找到。

对比二分法查找和依次查找可以发现，虽然需要查找的结果都是在变小，但是二分法查找的结果排除速度快于依次查找。二分法每次都可以将一半的结果排除，而依次查找每次却只能排除1个，而且从开始到结束，速度没有变化。

参考资料：
Aditya Bhargava 著, 袁国忠译. 《算法图解》，人民邮电出版社，2020年.

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