时间复杂度怎么快速算
可以使用大O符号表示时间复杂度的上界，从而对算法的运行时间进行快速估计。
大O符号表示，对于足够大的输入规模，算法的运行时间不会超过一个常数乘以输入大小的某个函数。
例如，若某算法的时间复杂度为O(n^2)，则当输入规模n足够大时，算法的时间复杂度不会超过常数c乘以n平方。
因此，时间复杂度的快速算法需要对算法分析和推导有充分的掌握，可以亲自动手尝试设计和分析一些典型的算法，并研究其时间复杂度的变化和趋势，从而提高算法设计和分析的能力。
时间复杂度的快速算法是通过大O符号来表示，具体的计算方法是找到算法中的基本操作次数，然后根据这些基本操作的次数与输入规模的关系，进行合理的简化和估算。
比如，循环结构的时间复杂度可以通过计算循环次数与每次循环的基本操作次数的乘积来得到。
而对于递归结构，则需要建立递推关系式，然后进行求解。
快速算法能够让我们更好地掌握算法的时间复杂度，为算法优化提供参考依据。
数组中有一个数字出现次数超过数组长度一半，找出这个数字（用C语言解决）。要求时间复杂度尽量小
找出在一个数组中出现次数超过一半的数，可以这样理解，找一个数的中位数，基于这样思想最直观的做法是排序后找中间的数既可，但最好时间复杂度也得O(NlogN)所以用一种简单的办法来解决定义两个变量，从第一个数开始找，并记录第一个数为result为需要找的数，它出现的次数初始化times=1，以后只要找到和result相等的数rimes++，否则times--,当times等于0的时候，改变result等于当前指向的数，继续找
时间复杂度f与g关系
这里前提需要假设 f ≥ 0 , g ≥ 0 那么 max{f,g} ≤ f + g 所以存在 N = 1 , C = 1. 满足对任意的 x ≥ N , 有 max{f,g} ≤ 1*(f + g) 即: max{f,g} = O(f + g) 证毕# 这里注意反例, 如果没有min{f,g} ≥ 0的条件: 令 f(x) = -x ; g(x) = x; 有 max{f,g} = |-x| - x ; f + g = 0 那么不存在 实数 C ,也不存在正整数N , 满足对任意的 x ≥ N ,有 max{f,g} ≤ C*0 = 0