嵌入式看一半就够了~ 大 O 表示法 — 时间复杂度 为什么大 O 复杂度很重要？ 对于小规模数据集，算法的复杂度可能不会显著影响性能，但随着数据规模的增加，算法的性能差异就变得至关重要。算法的复杂度直接影响到程序的响应时间和执行效率。因此，掌握时间复杂度对于编写高效程序是每个开发者必备的技能。 例如，假设数据集包含 100 万个元素： O(1) 算法：执行 1 次操作。 O(log(n)) 算法：执行约 20 次操作。 O(n) 算法：执行 100 万次操作。 O(n * log(n)) 算法：执行约 2000 万次操作。 O(n²) 算法：执行 1 万亿次操作。 从这个简单的例子可...