在实际中，我们通常情况考量的是算法的最坏运行情况。也就是说对于任意输入规模N，算法的最长运行时间，理由如下：
一个算法的最坏情况的运行时间是在任意输入下的运行时间上界。
对于某些算法，最坏的情况出现的较为频繁。
大体上看，平均情况与最坏情况一样差。
算法分析要保持大局观：
忽略掉那些的常数。
关注运行时间的增长趋势，关注函数式中增长最快的表达式。
描述这时间复杂度的站在数学家的角度总会抽象出一个东西，那这个东东我想就是大O的渐进表示法、
如：F(N) = N^3 + N^2 + N +1000,则关注N^3->O(N^3)
1、O(n)
2、O(n)
3、O(n^(1/2))
4、O(n^2)
5、O(log(3,n))
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