时间复杂度和空间复杂度的自我理解

本文解释了时间复杂度和空间复杂度的概念,通过实例展示了如何判断算法的时间复杂度是否为O(1),以及如何确定空间复杂度是否为O(1)。

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时间复杂度: 程序的执行时间随代码块中的任一参数的增大,会不会执行时间也变久,如果不会时间复杂度就是O(1)

比如:就比如a=1,但是代码块没有for循环的存在,此时无论a=1还是a=10000程序的时间复杂度都是O(1);但如果有for循环的存在,for i in range(a),此时如果a变大,for循环体中的代码执行的次数就会越来越多,消耗的时间就越多,此时程序的时间复杂度就不是O(1)了。

空间复杂度: 程序执行时所占用的空间随代码块中任一参数的增大,会不会占用空间也变大,如果不会,空间复杂度就是O(1)

比如:就比如a=1,在代码块中没有for循环的存在时,此时无论a=1还是a=10000程序的空间复杂度都是O(1);但如果有for循环的存在,eg:b = [] for i in range(a):b.append(i),此时如果a变大,b这个list的长度就会越来越大,程序执行时占用的空间就越来越多,此时程序的空间复杂度就不是O(1)了。

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