algorithm/hello-algo
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docs/chapter_computational_complexity/time_complexity.md
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@ -749,7 +749,7 @@ $$
$T(n)$ 是一次函数，说明其运行时间的增长趋势是线性的，因此它的时间复杂度是线性阶。
我们将线性阶的时间复杂度记为 $O(n)$ ，这个数学符号称为<u>大（$O$ 记号 big-$O$ notation）</u>，表示函数 $T(n)$ 的<u>渐近上界（asymptotic upper bound）</u>。
我们将线性阶的时间复杂度记为 $O(n)$ ，这个数学符号称为<u>大 $O$ 记号（big-$O$ notation）</u>，表示函数 $T(n)$ 的<u>渐近上界（asymptotic upper bound）</u>。
时间复杂度分析本质上是计算“操作数量 $T(n)$”的渐近上界，它具有明确的数学定义。