时间复杂度跟空间复杂度

时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的两个重要指标。

时间复杂度衡量的是算法执行所需的时间。它描述了算法运行时间随着输入规模增长的增长率。常见的时间复杂度有：O(1)（常数时间）、O(log n)（对数时间）、O(n)（线性时间）、O(n log n)（线性对数时间）、O(n^2)（平方时间）等。时间复杂度越低，算法执行所需的时间越短。

空间复杂度衡量的是算法执行所需的存储空间。它描述了算法运行期间所使用的额外空间随着输入规模增长的增长率。常见的空间复杂度有：O(1)（常数空间）、O(n)（线性空间）、O(n^2)（平方空间）等。空间复杂度越低，算法所需的额外存储空间越少。

需要注意的是，时间复杂度和空间复杂度并不总是完全相同。有时候一个算法可能在时间上更高效，但在空间上更占用资源；而有时候一个算法可能在空间上更高效，但在时间上更慢。因此，在选择算法时，需要根据具体情况综合考虑时间复杂度和空间复杂度。