分析常见的算法包括顺序查找（线性查找）和KMP算法、Boyer-Moore算法以及Rabin-Karp算法算法的时间和空间复杂度

分析几种常见算法的时间和空间复杂度：

1. **顺序查找（线性查找，也称简单查找）**：
时间复杂度：O(n)，其中n是数组或列表的长度。这是因为最坏情况下，可能需要检查每个元素才能找到目标值。
空间复杂度：O(1)。顺序查找只需要常数级别的额外空间用于存储当前比较的元素。

2. **KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法**：
时间复杂度：平均和最好情况下的时间复杂度为O(n + m)，其中n是文本字符串的长度，m是模式串的长度。该算法通过预先计算部分匹配表避免了不必要的回溯，提高了效率。
空间复杂度：O(m)，因为需要存储模式串的前缀和后缀公共部分的最长公共前后缀信息。

3. **Boyer-Moore算法**：
时间复杂度：最好的情况是O(n/m)，当模式串中每个字符都位于目标串的最后一位；最差的情况是O(n*m)，即模式串全错位的情况。平均来说，大约是O(n)。
空间复杂度：通常采用两种变体（Bad Character和Good Suffix），分别需要O(m)和O(min(m, n))的空间，取决于具体实现。

4. **Rabin-Karp算法**（哈希匹配算法）：
时间复杂度：平均情况下是O(n+m)，但如果使用合适的哈希函数和取模操作，可以在某些情况下达到近乎线性的性能。最坏情况下仍为O(n*m)，主要取决于处理冲突的方式。
空间复杂度：O(1)到O(m)，取决于是否保存哈希函数所需的预计算值。原始Rabin-Karp只用常数空间，但优化版本可能会引入额外的空间。