用一个超形象的比喻来理解「时间复杂度」—— 就是做任务的「时间成本」。
⏳ 设定：你是一个工厂老板
你的工厂要装箱一批货物，但你有多种机器可以选。每种机器的运作原理不同，你需要估算哪种机器最省时间。
📦 任务：把 100 箱货物装进仓库
1. 机器A：傻瓜流水线
- 操作：每次只能搬 1 箱，搬完 100 箱需要 100 步。
- 时间复杂度：
O(n)
（时间随货物量n线性增长）
2. 机器B：智能分拣机
- 操作：能把货物分成两堆，不断递归分拣（比如二分法）。搬 100 箱只需要约 7 步（因为
log₂100≈7）。 - 时间复杂度：
O(log n)
（时间增长极慢，像“作弊”一样快！）
3. 机器C：暴力分拣机
- 操作：每搬 1 箱，都要和其他所有箱子对比一次（比如暴力排序）。搬 100 箱需要 100×100=10,000 步！
- 时间复杂度：
O(n²)
（时间爆炸式增长，货物多了直接累死）
📊 结论
- O(1) < O(log n) < O(n) < O(n²)
（左边是时间成本更优的算法） - n 很大时：
O(n²)的算法可能卡到天荒地老，而O(log n)依然飞快。
下次听到「时间复杂度」，就想象自己是老板选机器——你要挑最省时的那台！ ⚡