本文详细介绍了如何推导算法的时间复杂度和空间复杂度，包括常数阶、线性阶、对数阶等不同阶次的表示，并通过实例说明了计算公式和方法。
· 算法时间复杂度
T(n)=O(f(n))
推导算法时间复杂度（大O阶）：
1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
（说起来我觉得还是用0取代吧，因为计算时候常数项根本忽略了，实际上只是计算最高阶项而已。）
2、在修改后运行次数函数中，只保留最高阶项。
3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。
常数阶：O（1）
线性阶：执行n次的时间复杂度为O（n）
对数阶：O（logn）
……
· 算法空间复杂度
计算公式S(n)=O(f(n))，其中n为问题规模，f（n）为语句关于n所占存储空间函数。
计算方法应该同上吧。。
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