面试时候经常会有算法相关的题目，这里介绍基本的算法时间复杂度O(n)的概念，O(n)代表一个函数如f(n)=n^2就是O（n^2）时间复杂度为n的平方。我们用Python语句来实例讲解。
工具/原料
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python3
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Windows电脑
方法/步骤
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打开Python3的IDLE,新建 时间复杂度.py文件，假设查找两个数a和b，这两个数都不超过1000，且a+b=800,10000
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F5运行程序，打印出正常结果a和b的值。这里用到了两个循环语句，一个a+b加法，两个等号判断，两个乘法及大于小于判断，复杂度为1000*1000*6,适用一般情况，就是n*n*6，用大O表示法，省略系数6，就是O(n^2)
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换一个更简单方法实现上述功能，代码如下：for a in range(1001): b = 800-a if a*b>10000 and a*b<15000: print (a,b)
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F5运行程序，打印出正常结果a和b的值。这里仅一个循环语句，就是O(n)，时间复杂度明显少于第一种方法。
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总结一下：简单操作 如print('a')等时间复杂度为1循环结构，时间复杂度按乘法进行计算,如本例中实现的操作分支结构，各分支的时间复杂度取最大值，最多的那个分支当然具体函数的时间复杂也就是上述之和，去除系数如6*n时间复杂度就是O(n)
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