本文详细解析了算法的时间复杂度和空间复杂度，介绍了如何使用大O符号表示法来衡量算法的效率。文章涵盖常数阶、对数阶、线性阶、线性对数阶、平方阶等常见时间复杂度，并指出空间复杂度不仅关注存储需求，也是评估算法性能的重要指标。
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算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。
那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？
主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。
- 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
- 空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。
因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而，有的时候时间和空间却又是「鱼和熊掌」，不可兼得的，那么我们就需要从中去取一个平衡点。
下面我来分别介绍一下「时间复杂度」和「空间复杂度」的计算方式。
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