1.时间复杂度计算

      首先，我们需要了解时间复杂度是什么：算法的时间复杂度是指算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费的时间资源——通俗的讲，就是一个算法运行的快慢。（算法中基本操作的次数）

由于计算具体的执行次数太过麻烦所以引入——大O的渐进表达式（估算）

1.1 时间复杂度例题

利用大O的渐进表达式计算时间复杂度

1.1.1例题

解答：F(N)=2*N+10

         由于常数对结果影响不大，直接用大O渐进表达式表示：时间复杂度为O(N)

1.1.2例题

解析：由于循环100次，是常数次，常数次循环时间复杂度就是O(1）

1.1.3例题

观察上面的字符查找函数：我们可以看见这时时间复杂度有三种情况—>

1.最好的情况：运行一次就找出来了

2.不好不坏的情况：N/2次找到

3.最坏的情况：N次找到

但是时间复杂度是取最坏的情况：上面时间复杂度也就是O（N）

1.1.4例题

计算上面二分查找的时间复杂度：

分析：我们可以将二分查找理解为一张长的纸条不断对半折

1.折半了多少次就除了多少个2，

  除了多少个2，就查找了多少次

2.假设查找了x次，所以就有下面的计算

注意：我们不能去数循环，这个不一定准确，一定要用算法思想去计算

1.2时间复杂度leetcode例题

这里我们可以用异或的方法：

1.异或的特点，相同的异或结果为0，相异的异或结果为1。

2.可以利用相同的两个数异或结果为0来求得消失的那个数

解答：假设数组是0到6，7个数字，传过来是012345这5个数字，然后令x=0，分别和缺少数字的数组异或异或完再和完整的数组异或，得到的结果就是缺少的那个数字。

代码实现：