在JAVA数据结构中经常会看到有关每个数据结构插入、查询的时间复杂度，但是在很长一段时间不知道是什么意思，今天总结一下
- O(1)
代表只需要计算一次既可以找到目标
例如：我们在电影院看电影，拿着座位号，可以一次定位到具体的位置
那在我们的数据结构中链表插入数据的时间复杂度为O(1)
- O(n)
代表需要将所有数据遍历一次
那在我们的数据结构中链表查询数据、遍历所有数组查找最大数据，这些都是时间复杂度为O(n)
- O(n^2)
代表需要双层遍历数据
那在我们的数据结构中冒泡排序就是时间复杂度为O(n^2)
- O(log n)
代表每次查找排除一半，例如当数据增大256倍时，耗时只增大8倍
那在我们的数据结构中，二分查找即为O(log n)
- O(n log n)
在个时间复杂度是在O(log n) 基础上乘以N
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