代码优化与时间复杂度：并非简单的线性关系
我们常常在代码优化后发现执行时间缩短，但这是否意味着时间复杂度也降低了呢？答案是否定的。 时间复杂度并非简单的执行时间快慢，它关注的是算法执行次数的增长趋势，与具体执行时间无关。
深入理解时间复杂度
时间复杂度描述的是算法执行次数随输入规模变化的趋势，用大O表示法表示。它只考虑执行次数的增长阶数，忽略常数项和低阶项。即使优化后执行时间缩短，但如果执行次数增加，时间复杂度可能反而更高。
一个简单的例子
假设算法A需要执行5次循环，耗时15秒。优化后，算法A执行3次循环，耗时10秒。虽然执行时间缩短了，但时间复杂度从O(5)变为O(3)，复杂度确实降低了。 然而，如果优化后执行次数反而增加到10次，即使耗时只有12秒，时间复杂度仍然会上升为O(10)。
总结
时间复杂度分析关注的是算法效率的渐进增长趋势，而非绝对执行时间。 优化后的代码执行时间缩短，只能说明算法的效率有所提升，但不能直接推断时间复杂度降低。只有当算法执行次数的增长阶数降低时，才能说时间复杂度得到了优化。 因此，评估代码优化效果，需要同时考虑执行时间和时间复杂度。
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