时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度和空间复杂度是用于衡量算法效率的两个指标。

时间复杂度：用于衡量算法执行时间的增长率，通常用大 O 记号表示，表示算法执行时间与问题规模 n 的增长率。例如，O(1) 表示算法的执行时间不随问题规模 n 的大小而变化，而 O(n) 表示算法的执行时间与问题规模 n 成正比。

空间复杂度：用于衡量算法所需存储空间的增长率，通常也用大 O 记号表示，表示算法所需存储空间与问题规模 n 的增长率。例如，O(1) 表示算法所需存储空间不随问题规模 n 的大小而变化，而 O(n) 表示算法所需存储空间与问题规模 n 成正比。

在实际应用中，时间复杂度和空间复杂度都是非常重要的指标。通常情况下，我们希望算法的时间复杂度尽可能小，以提高算法的执行效率；而空间复杂度也应该尽量小，以节省计算机的存储资源。

需要注意的是，算法的时间复杂度和空间复杂度往往是相互矛盾的。例如，在排序算法中，通常情况下，时间复杂度越小，空间复杂度越大；而空间复杂度越小，时间复杂度越大。因此，在设计和选择算法时，需要综合考虑时间复杂度和空间复杂度两个指标，并根据实际需求进行选择。