了解算法复杂度O所代表的意义,能够区分多项式级、指数级、对数级、常数级复杂度。给出程序代码，能够计算该算法的频度和复杂度(O表示)，加深对时间复杂度的理解和计算。掌握用C语言描述数据结构与算法的方法。

算法复杂度中的O表示“大O符号”(Big O notation)，它用于描述算法的运行时间或空间需求随着输入数据规模n的增长而增长的趋势。大O符号描述的是上界，它给出了算法复杂度的最坏情况的评估。在实际应用中，我们通常关心算法在数据规模增大时的性能表现，而不是具体的时间和空间消耗。复杂度的分类如下：

1. **常数级复杂度（O(1)）**：算法的执行时间不随输入数据的规模n变化而变化，是一个固定的时间。例如，访问数组中的一个元素。

2. **对数级复杂度（O(log n)）**：算法的执行时间随着输入数据规模的增长呈对数增长。通常出现在分治法中，如二分查找。

3. **线性级复杂度（O(n)）**：算法的执行时间与输入数据的规模成线性关系，即每增加一个数据项，执行时间就线性增加。

4. **多项式级复杂度**：这类复杂度的算法随着输入规模的增长，时间复杂度呈多项式增长，如二次方（O(n^2)）、立方（O(n^3)）等。这类算法在数据规模较大时效率较低。

5. **指数级复杂度（O(2^n), O(n^m)等）**：算法的执行时间随着输入数据规模的增长呈指数级增长。这类算法通常效率非常低，只适用于非常小的输入规模。

让我们通过一个简单的C语言示例来计算算法的复杂度：

// 示例：计算数组中所有元素的和
int sumArray(int arr[], int n) {
    int sum = 0;
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        sum += arr[i];
    }
    return sum;
}

这段代码中，for循环会执行n次，所以该算法的时间复杂度为O(n)。