時間複雜度O(n)是什麼？數據結構入門必學的效率概念

文章解釋了時間複雜度的必要性：因硬件和編譯器差異，直接計時不現實，需抽象描述算法效率趨勢。核心是線性時間複雜度O(n)，表示操作次數與輸入規模n（如數組長度）成正比，如遍歷數組找目標、打印所有元素等場景，均需n次操作。 大O表示法忽略常數和低階項，僅關注增長趨勢（如O(2n+5)仍爲O(n)）。對比常見覆雜度（O(1)常數、O(n)線性、O(n²)平方、O(log n)對數），O(n)比O(n²)高效但不如O(1)或O(log n)。 理解O(n)是算法基礎，可幫助優化代碼，避免“暴力解法”導致的超時問題。