1 for (i = 1; i < =n;i++){
2 for (j = i; j < = n; j++)
3 k ++;
}
K++得执行次数是n,n-1,n-2,....1的等差数列求和得，(n+1)*n/2
等差数列求和公式：Sn=(a1+an)*n/2
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一个算法所耗费的时间=算法中每条语句的执行时间之和
算法求解问题的输入量称为问题的规模(Size),一般用一个整数表示
一个算法的时间复杂度(Time Complexity, 也称时间复杂性)T(n)是该算法的时间耗费，是该算法所求解问题规模n的函数。当问题的规模n趋向无穷大时，时间复杂度T(n)的数量级(阶)称为算法的渐进时间复杂度。
其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。
主要用算法时间复杂度的数量级(即算法的渐近时间复杂度)评价一个算法的时间性能。
常见的时间复杂度按数量级递增排列依次为：常数0(1)、对数阶0(log2n)、线形阶0(n)、线形对数阶0(nlog2n)、平方阶0(n2)立方阶0(n3)、…、k次方阶0(nk)、指数阶0(2n)。显然，时间复杂度为指数阶0(2n)的算法效率极低，当n值稍大时就无法应用。