具体来说，时间复杂度通常指的是算法执行过程中，基本操作的执行次数（或时间）与输入规模之间的关系。具体来说，空间复杂度通常指的是算法在运行过程中除了输入数据占用的空间外，所需的额外空间。它表示随着问题规模的增加，算法所需的额外空间量的增长趋势。通过分析算法的空间复杂度，可以帮助我们评估算法对内存的消耗情况，从而选择合适的算法和数据结构来解决问题。通过分析算法的时间复杂度，可以帮助我们了解算法在不同规模下的执行效率，从而选择合适的算法来解决问题。它表示随着问题规模的增加，算法所需的运行时间的增长趋势。

时间复杂度：O(n2)，最坏的情况。时间复杂度：O(n)，最坏的情况。空间复杂度：F(n)空间复杂度：F(1)