c语言时间复杂度和空间复杂度

C语言中的时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。时间复杂度是指算法执行所需的时间资源，通常用大O符号表示。空间复杂度是指算法执行所需的额外空间，通常也用大O符号表示。

在C语言中，常见的时间复杂度有：
1. 常数阶O(1)：无论数据规模大小，算法执行时间都相同，例如简单的赋值操作。
2. 对数阶O(logn)：算法执行时间随数据规模增大而增大，但增长速度缓慢，例如二分查找。
3. 线性阶O(n)：算法执行时间与数据规模成正比，例如遍历数组。
4. 线性对数阶O(nlogn)：算法执行时间随数据规模增大而增大，但增长速度比线性阶快，例如快速排序。
5. 平方阶O(n^2)：算法执行时间随数据规模增大而增大，增长速度较快，例如冒泡排序。
6. 立方阶O(n^3)：算法执行时间随数据规模增大而增大，增长速度更快，例如矩阵乘法。
7. 指数阶O(2^n)：算法执行时间随数据规模增大而急剧增大，例如求解汉诺塔问题。

在C语言中，常见的空间复杂度有：
. 常数阶O(1)：算法执行所需的额外空间不随数据规模增大而增大，例如简单的变量定义。
2. 线性阶O(n)：算法执行所需的额外空间随数据规模增大而增大，例如数组定义。
3. 平方阶O(n^2)：算法执行所需的额外空间随数据规模增大而急剧增大，例如二维数组定义。