Remove Duplicates from Sorted Array - Qiita

20200403 第二問 做此题之前需要理解的时间空间复杂度 时空复杂度： o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是算法的时空复杂度的表示。它不仅仅可以用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数f(n)表示为（O(f(n))），它指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 时间复杂度O(1)： 是最低的时空复杂度，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（注释：在不考虑发生冲突的情况下） 时间复杂度为O(n)： 就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。例如常见的遍历算法。 时间复杂度O(n^2)： 就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典