本文探讨了算法的两个重要指标——时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度通过大O表示法衡量算法效率，从常数阶到指数阶列举了不同级别的复杂度。空间复杂度则关注程序运行所需的内存大小，分为固定和可变两部分。理解这些概念有助于评估算法在处理大规模数据时的表现。
算法的 “时间复杂度” 和“空间复杂度”合称为算法的复杂度。
时间复杂度
时间复杂度的定义可以参考以下我列下的几篇博客。
计算机科学家用于表示用于一个算法的效率或计算复杂度的一种表示法，叫作大O表示法（big-O notation）。“O”表示“on the order of（在……阶）”，这是对算法工作量的复杂度的级别的一种表示。例如，一个线性时间算法的阶是O(n)。大O表示法将我们对复杂度的阶的讨论形式化。
按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶 O(1) O ( 1 ) ，对数阶 O(log2n) O ( l o g 2 n ) ，线性阶 O(n)
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2001
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