xinyin025/hello-algo
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@@ -4397,8 +4397,8 @@ T(n) & = n^2 + n & \text{偷懒统计 (o.O)}
\]</div>
<h3 id="2">2. &nbsp; 第二步：判断渐近上界<a class="headerlink" href="#2" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<p><strong>时间复杂度由多项式 <span class="arithmatex">\(T(n)\)</span> 中最高阶的项来决定</strong>。这是因为在 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 趋于无穷大时，最高阶的项将发挥主导作用，其他项的影响都可以被忽略。</p>
<p>表 2-1 展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 趋于无穷大时，这些常数变得无足轻重。</p>
<p align="center"> 表 2-1 &nbsp; 不同操作数量对应的时间复杂度 </p>
<p>表 2-2 展示了一些例子，其中一些夸张的值是为了强调“系数无法撼动阶数”这一结论。当 <span class="arithmatex">\(n\)</span> 趋于无穷大时，这些常数变得无足轻重。</p>
<p align="center"> 表 2-2 &nbsp; 不同操作数量对应的时间复杂度 </p>
<div class="center-table">
<table>