1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度有的时候说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。大O描述的是算法的运行时间和输入数据之间的关系。
2、时间复杂度为O(1)。
是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。
哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话）。
3、时间复杂度为O(n)。
就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。
比如常见的遍历算法。再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。
比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。
4、时间复杂度为O(logn)。
当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。
二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。
指数函数：一般地，y=a^x函数(a为常数且以a>0，a≠1)叫做指数函数。y=a^x表示a的x次方。
对数函数：如果a^x =N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
5、时间复杂度为O(nlogn)。
就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。
归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。