什么是时间复杂度，空间复杂度

在计算机科学中，时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。

1. 时间复杂度（Time Complexity）：它描述了执行一个算法所需要的计算工作量，通常用算法运行所需的基本运算次数来度量。时间复杂度主要关注的是算法运行的速度，它通常以大O记法（Big O notation）表示，如O(n)、O(log n)或O(n^2)，其中n代表输入数据的规模。例如，线性搜索的时间复杂度为O(n)，因为它逐个检查每个元素直到找到目标，当数据增大时，所需时间成正比增长。

2. 空间复杂度（Space Complexity）：则是指算法在运行过程中所需的内存空间，包括临时变量、数据结构等。同样使用大O记法来表示，如O(1)、O(n)或O(n^2)，其中空间需求随输入规模的变化情况。常数空间复杂度（如O(1)）表示算法的空间需求不随输入数据增加而变化，线性空间复杂度（如O(n)）则表示空间需求会随着输入数据的增长按线性比例增加。

理解这两个概念对于设计高效算法、优化代码性能以及评估算法的适用性至关重要。