什么是时间复杂度？
算法中某个函数有n次基本操作重复执行，用T(n)表示，现在有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数，记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
通俗一点讲，其实所谓的时间复杂度，就是找了一个同样曲线类型的函数f(n)来表示这个算法的在n不断变大时的趋势 。当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。
计算时间复杂度的方法：
1、用常数1代替运行时间中的所有加法常数
2、修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项
本文档主要讲述的是Android 本地数据存储；对于需要跨应用程序执行期间或生命期而维护重要信息的应用程序来说，能够在移动设备上本地存储数据是一种非常关键的功能。作为一名开发人员，您经常需要存储诸如用户首选项或应用程序配置之类的信息。您还必须根据一些特征（比如访问可见性）决定是否需要涉及内部或外部存储器，或者是否需要处理更复杂的、结构化的数据类型。跟随本文学习 Android 数据存储 API，具体来讲就是首选项、SQLite 和内部及外部内存 API。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以
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3、去除最高阶项的系数
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：
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