牢记一句话：
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将算法中的
基本操作的执行次数作为算法时间复杂度的度量 ！在分析过程中总能找到一个 n ,称之为问题的规模。
步骤:
step 1 : 找到基本操作（多数情况下为最深层循环内语句的操作），确定规模 n .
step 2 : 计算出 f(n) ： 由规模 n , 执行次数 k 的关系确定k = f(n)
step 3 : O(f(n)) ： f(n)中增长最快的项
例
分析一下代码时间复杂度
EX 1：
void fun(int n)
{
int i, j, x=0;
for(i=1; i< n; ++i)
{
for(j=i+1; j<=n; ++j)
{
++x;
}
}
return;
}
EX 1
EX 2：
void fun(int n)
{
int i = 0;
int s = 0;
while(s < n)
{
++i;
s = s+i;
}
return;
}
EX 2
