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算法复杂度
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算法复杂度(algorithmic complexity)是指评估一个算法执行效率的一个指标。此指标是根据算法在运行过程中所消耗的资源（例如时间或内存）来衡量的。 

通常来说，我们使用大 O 记法（Big-O notation）来表示算法复杂度。这种表示法描述了算法中基本操作次数的增长率。一般来说，这个增长率是根据输入数据量的规模来比较的。通常用“n”表示输入数据的大小，用"O(f(n))"来表示算法复杂度。其中f(n) 描述了算法中基本操作的次数增长率。

例如：
- 常数时间复杂度：O(1)。表示算法的执行时间不随输入数据量的增长而变化。举例来说，如果我们要从一个长度为n的数组中获取第一个元素，那么不管n的大小是多少，都只需要进行一次操作。
- 线性时间复杂度：O(n)。表示算法中基本操作的次数与输入数据量成正比关系。举例来说，遍历一个长度为n的数组元素，需要n次基本操作。如果数组里的元素数量增加了一倍，那么算法的执行次数也会增加一倍。
- 对数时间复杂度：O(logn)。表示每次算法操作都会将问题的规模缩小一半。举例来说，对于一个有序数组，使用二分查找法查找一个元素，那么每一次操作都会将数组的长度减半，直到找到目标元素。
- 平方时间复杂度：O(n^2)。表示算法中基本操作的次数是输入数据量的平方。举例来说，对于一个长度为n的列表进行冒泡排序，那么算法的时间复