时间复杂度O(n)是什么？数据结构入门必学的效率概念

文章解释了时间复杂度的必要性：因硬件和编译器差异，直接计时不现实，需抽象描述算法效率趋势。核心是线性时间复杂度O(n)，表示操作次数与输入规模n（如数组长度）成正比，如遍历数组找目标、打印所有元素等场景，均需n次操作。 大O表示法忽略常数和低阶项，仅关注增长趋势（如O(2n+5)仍为O(n)）。对比常见复杂度（O(1)常数、O(n)线性、O(n²)平方、O(log n)对数），O(n)比O(n²)高效但不如O(1)或O(log n)。 理解O(n)是算法基础，可帮助优化代码，避免“暴力解法”导致的超时问题。