我们都知道，对于同一个问题来说，可以有多种解决问题的算法。尽管算法不是唯一的，但是对于问题本身来说相对好的算法还是存在的，这里可能有人会问区分好坏的标准是什么？这个要从「时效」和「存储」两方面来看。
这里的「时效」是指时间效率，也就是算法的执行时间，对于同一个问题的多种不同解决算法，执行时间越短的算法效率越高，越长的效率越低；「存储」是指算法在执行的时候需要的存储空间，主要是指算法程序运行的时候所占用的内存空间。
今天呢就来看看时间复杂度大小的比较，在我们之后的算法学习过程中，会遇到各种各样的数量级函数，下面我给大家列举几种常见的数量级函数：
在上图中，我们可以看到当 n 很小时，函数之间不易区分，很难说谁处于主导地位，但是当 n 增大时，我们就能看到很明显的区别，谁是老大一目了然：
O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n)