对一个算法的分析，很多时候我们更关心算法运行的时间复杂度。算法的时间复杂度中，我们关心算法运行的时间上界。即大O阶分析方法。
时间复杂度的分类：
1、没有循环递归的基本都是常数阶。
2、有一层循环的就是线性阶。
for(int i=0;i<n;i++){
//dosth
}
3、对数阶：一般类似如下：
while(i<n){
i=i*2;
}
会循环log2N次。所以是对数阶。
4、平方阶
4.1有两个for循环如下所示：
for(int i=0;i<n;i++)
for(int j=0;j<n;j++){
//执行O（1）的操作
}
4.2有两个for循环如下所示：
for(int i=0;i<m;i++)
for(int j=0;j<n;j++){
//执行O（1）的操作
}
4.3有两个for循环如下所示：
for(int i=0;i<m;i++)
for(int j=0;j<i;j++){
//执行O（1）的操作
}
一个算法的时间复杂度，可以求各个关键步骤的累加和。主要是循环。