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1、常数阶
这个是跟问题规模没有关系的，不会随着n增大而执行次数增多。
比如这种简单的变量赋值
2、对数阶
这个是对数阶是因为，首先公式 i = i * 2 可以带入几个数进去，且定义的是从i开始，那么我们就可以得出：
i = 1，2，4，8，16...，n
可以看出，这里就是2的倍数关系是吧。就是
所以这里要求的就是第几次的x对吧，或者说是执行多少次x
根据对数的公式：
==> 
不过算出来公式 i = i * 2 的执行次数之后，还有while(i <= n)的执行次数跟上面的 int i =1的执行次数对吧
首先 i = i * 2 要跳出循环，怎么跳？当然就是 执行完 x = 
再+1 那 i 不就大于while(i <= n)里的n了吗？所以 i = i * 2执行的次数是
，
如果不知道我说什么你可以试试代一个数进去，比如我代入 n=8,那么 x =3对不对？那这里还没有跳出循环啊，所以再执行一次，x = 4 的时候才算数跳出循环，所以就是要 + 1
然后就到我们的循环while(i <= n)这里，外循环执行的次数，跟循环体执行的次数一样这个没有问题吧？但是！这里还有搞清楚一个问题，就是我们比如我们的 i > n 之后，是直接执行到下一步吗？当然不是，我们还得再判断一次 i 是不是真的大于n 对吧。所以就是
还有一个 int i = 1; 这里只执行一次，接下来再根据加法规则：多项相加，保留最高阶，并将系数化为1。
3、线性阶
int x = 1；跟 int i = 1; 都是只执行一次。
然后把 for 循环跟他的循环体分成4部分
x ++; 执行的次数为 n，不懂就带入数字自己算一遍
i <= n 的次数就是比循环体多一次，因为 i > n 之后再判断一次 i 是不是真的大于n
i ++ 的次数也是n，不懂就自己带入数字自己算一遍
那么加法法则
4、线性对数阶
while(x <=n){x = x * 2}这里时间复杂度已经知道是
然后for循环我们也知道他的时间复杂度是O(n)
不过这里不一样的就是我们的这个循环是嵌套的，外面for循环每执行一次，里面while就需要执行次。那么外面执行了n次的话，里面就是执行了
这么多次。
所以根据我们的乘法规则：多项相乘都保留，并将系数都化为1
不过别忘了还有for循环的时间复杂度，再根据加法乘法混合规则，那么时间法则度就为
5、平方阶
原理跟线性对数阶是一样的，只不过是for套for，外面for循环时间复杂度为O(n)，里面的时间复杂度是外面的for循环执行一次，里面就执行O(n)次，外面执行O(n)次里面就执行O(n²)次（O(n)*O(n)=O(n²)）；
所以根据加法乘法混合规则：T(n)=1+O(n)+O(n²)=O(n²)，时间复杂度就是O(n²)
1是int x=1；的次数
6、立方阶
原理也是跟线性对数阶，平方阶一样的，这里我就不多赘述了，第一次for执行一次，第二层for就执行O(n)次，第三层就执行O(n²)次；第一次for执行n次，第二层for就执行O(n²)次，第三层就执行O(n³)次
根据加法乘法混合规则：T(n)=1+O(n)+O(n²)+O(n³)=O(n³)
习题巩固
例题1、
解析：直接根据加法乘法混合规则，
加法规则：多项相加，保留最高阶，并将系数化为1。
乘法规则：多项相乘都保留，并将系数都化为1
最高阶是是O(n²)时间复杂度为T(n)=O(n²)
例题2、
解析：这里渐进分析可以看成时间复杂度，根据
可知，这里面最高的是阶乘阶，然后再到指数阶，对数阶lgn最小，直接选D
