转载原文：《O(1), O(n), O(logn), O(nlogn) 的区别》作者：_大帅_
在描述算法复杂度时，经常用到O(1), O(n), O(logn), O(nlogn)来表示对应复杂度程度, 不过目前大家默认也通过这几个方式表示空间复杂度 。
| 类型 | 意义 | 举例 |
| O(1) | 最低复杂度，常量值。也就是无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。 | 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标(不考虑冲突的话)。 |
| O(n) | 数据量增大几倍，耗时也增大几倍。 | 遍历算法 |
| O(n2) | 对n个数排序，需要扫描n×n次 | 冒泡排序 |
| O(logn) | 当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍。 | 二分查找，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 |
| O(nlogn) | 就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。 | 归并排序 |