时间复杂度，空间复杂度

时间复杂度和空间复杂度是在算法分析中用来评估算法运行效率的两个重要指标。

时间复杂度（Time Complexity）是用来衡量算法执行时间的一个度量，它表示随着输入规模的增长，算法所需执行的操作次数或时间的增长趋势。常见的时间复杂度有：O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。

空间复杂度（Space Complexity）是用来衡量算法执行所需的额外空间的一个度量，它表示随着输入规模的增长，算法所需使用的额外空间大小的增长趋势。常见的空间复杂度有：O(1)、O(n)、O(n^2)等。

相关问题

时间复杂度空间复杂度

时间复杂度是衡量一个算法运行速度的指标，而空间复杂度是衡量一个算法所需要的额外存储空间的指标。在计算机发展的早期，由于存储容量较小，对空间复杂度非常重视。然而，随着计算机存储容量的不断增加，如今我们已经不需要特别关注算法的空间复杂度。因此，时间复杂度和空间复杂度是两个不同的概念，分别用于衡量算法的运行速度和额外存储空间的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [什么是时间复杂度与空间复杂度](https://blog.csdn.net/qq_45967533/article/details/123221399)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [时间复杂度计算及空间复杂度计算](https://blog.csdn.net/m0_53421868/article/details/120686465)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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时间复杂度 空间复杂度概念

时间复杂度和空间复杂度都是用来衡量算法效率的指标。

时间复杂度是指算法执行所需要的时间，通常用大 O 记号表示。它表示随着输入规模的增加，算法执行时间的增长趋势。例如，一个时间复杂度为 O(n) 的算法，当输入规模为 n 时，它的执行时间与 n 成正比。

空间复杂度是指算法执行所需要的内存空间，也通常用大 O 记号表示。它表示随着输入规模的增加，算法所需的内存空间的增长趋势。例如，一个空间复杂度为 O(n) 的算法，当输入规模为 n 时，它所需的内存空间与 n 成正比。