Big O 時間複雜度

一個用來思考，這個演算法能否快狠準計算完成的好工具，有別於剛開始學程式的人，先能做出程式來用，就能歡天喜地，開心好幾天，知曉Big O之後，世界就不再那麼單純了，而那純粹的快樂也漸漸離我們遠去... ...，就好像離開童年的單純歲月一樣，你，如果可以，還會想要回到小時候嗎? 當然，不要。大人有選擇生活的能力，小孩才沒有。
時間複雜度是個粗估運作時間的好方法，為甚麼說粗估呢?

舉個例子，如果你有一個公式:

100n^3+2n+2
我們會說，該公式的時間複雜度是O(n^3)

如果是

99999999999n+1
我們會說，該公式的時間複雜度是O(n)
藉由時間複雜度，我們能忽略電腦計算性能、記憶體配置大小等問題，就純粹從演算法公式來估算、比較花費時間，當輸入數字變的龐大時，在同單位時間數下，時間複雜度顯現的影響就更加震撼。

圖片來源自維基百科
舉我從Day9~Day10之間的公式，兩者都是找出最大相乘數，然而一個會造成time limit exceed，一個卻依然能快速算出正確數值，這就歸功於從時間複雜度角度的思考，若使用雙迴圈，會造成時間複雜度為O(n^2)，若只使用單迴圈，就是O(n)。很明顯的，O(n)所花費的時間較少，我們就談到這。