时间复杂度o1和o2区别

时间复杂度是用来描述算法运行所需时间的函数，它通常用最坏情况下的基本操作数量来表示。在大O表示法中，“O”表示“数量级”，它用于描述随着输入规模n的增加，算法运行时间的增长速率。O(1)表示常数时间复杂度，而O(n)表示线性时间复杂度。

- O(1)时间复杂度：表示算法的执行时间不随输入数据大小n的增加而变化，它始终是一个常量值。也就是说，无论输入的大小如何，算法都需要相同的时间来完成任务。例如，访问数组中一个固定位置的元素就是O(1)的操作，因为它不依赖于数组的长度。

- O(n)时间复杂度：表示算法的执行时间与输入数据的大小成线性关系。也就是说，输入数据的大小加倍，算法的执行时间也大致加倍。例如，遍历一个数组的所有元素就是O(n)的操作，因为每个元素至少需要被访问一次。

两者的区别主要体现在运行时间随输入规模变化的增长率上。O(1)的增长率是固定的，而O(n)的增长率与输入规模n成正比。