时间复杂度和空间复杂度

最新推荐文章于 2025-08-12 18:47:43 发布

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本文介绍了算法效率分析的两个重要概念：时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度关注算法运行速度，通常使用大O的渐进表示法进行估算，例如O(N^2)、O(N)等。空间复杂度则衡量算法所需的额外空间，如O(1)、O(N)等。文章阐述了如何推导和计算这两个复杂度，并强调在实际分析中要具体问题具体分析。

引入：

从我们目前的学习来看，我们发现，同一个问题我们可以用不同的算法来进行实现；但是往往来说我们应该关注算法的效率来使用更高效、更适合我么应用的算法。
算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度；而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。另外，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。