C++ 面试题 时间复杂度

时间复杂度是衡量算法执行效率的一个重要指标，它描述了算法执行时间随输入数据规模增长的变化趋势。在C++面试中，时间复杂度经常被用来评估和比较不同算法的性能。时间复杂度通常用大O符号（O-notation）表示，用来描述最坏情况下的运行时间。

以下是一些常见的时间复杂度及其含义：

1. O(1) - 常数时间复杂度：无论输入数据规模如何变化，算法执行时间保持不变，例如访问数组中的元素。

2. O(log n) - 对数时间复杂度：随着输入数据规模的增加，算法的执行时间呈对数增长。

3. O(n) - 线性时间复杂度：算法的执行时间与输入数据的规模成正比。

4. O(n log n) - 线性对数时间复杂度：通常出现在分治算法中，如快速排序。

5. O(n^2) - 平方时间复杂度：常见的循环嵌套，例如简单的冒泡排序。

6. O(2^n) - 指数时间复杂度：算法的执行时间随着输入数据的增加呈指数级增长。

7. O(n!) - 阶乘时间复杂度：算法的执行时间随着输入数据的增加呈阶乘级增长。

在面试时，面试官可能会要求解释特定算法的时间复杂度，或者可能会提供一段代码，要求分析其时间复杂度。