O(N^2) 请问这个公式是什么意思，我只上过小学

算法复杂度

买高中数学书就可以了

指的是如果输入数据的量是 n，这个算法需要进行 n 平方次的运算。注意这里指的不是算法的运行时间。
这叫 Big O notation。

@xupefei 其实“需要进行 n 平方次的运算”也不太对，这里的平方只是一个度，并不是具体的量。

可以理解为计算时间是问题规模的函数。这个函数是个多项式，而且最高次幂是 2。

用小学生的语言来讲：
排序一个十个数的数组，可能要做一百次运算；
排序一个一百个数的数组，可能要做一万次运算；
依此类推

不需要买书，上网看文章就行
搜索“时间复杂度”

O 渐近时间复杂度.
就是说这个算法的时间复杂度是输入 N 的平方.
po 大概需要一本算法导论进阶.

抽象概念，复杂度。

只上过小学太困难了吧，至少还得看初中和高中数学呀

严格的大 O 定义要用极限语言，有微积分基础才行。

所以楼主别追求严格定义了，形象理解一下就行。就是这个算法消耗的时间和你的数据量成平方相关，系数不确定。但是常数系数一般在算法复杂度分析里面忽略。

复杂度分析理论的优势是，不需要跑一下程序，就可以估计算法之间的优劣。

x 与 y 的关系趋势。

@lzjamao
1.线性关系。如 x 增加 1，y 增加 1，y = x + 1。放大 2 倍，y 也放大 2 倍。y = x * 2
2.非线性关系。如 x 增加 1，x^2 + y ^ 2 = 1 （ x 的 2 的平方根），x 为正数或负数减时。y 都有两种结果

通俗理解即：是衡量算法快慢的一个指标

所有算法都能得出这个时间复杂度，解决相同问题的不同算法的优劣，一般是根据时间复杂度衡量。

@crab #6 这篇文章非常糟糕，最开始对 O 的定义就有问题。

买本《数据结构与算法》研究研究吧，先 不要买《算法导论》 《算法分析》 这种巨难的书

LS 说的好复杂。。
语句频度中，最高的数量级。。

语句频度：一条语句执行的次数

for(int i = 0; i<n; i++){
do(); //语句频度 n
}

for(int i = 0; i<n; i++){
sout("a");//语句频度 n
for(int j = 0; j<n; j++){
do();//语句频度 n^2
}
}

语句频度之和 n^2 + n
算法复杂度 O(n^2)