什么是算法时间复杂度？
算法的时间度量，记作：T(n) = O(f(n))。
它表示随着问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同，
称为算法的渐进时间复杂度，也就是时间复杂度。
推到大O 阶方法
1、用常数取代运行时间中的所有加法常数。
2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。
3、如果最高阶项中常数不是1，则去除。
通过上面三点处理之后得到的结果就是大O阶。
常见：
常数阶
时间复杂度(下面省略)：O[1]
线性阶:O[n]
对数阶:O[logN]
平方阶:O[NM]
立方阶:O[NN*N]
指数阶:O[2（N）]，备注：2的N次幂
耗费时间从小到大：
O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2（n）)<O(n!)<O(n*n)
