数制的转换迭代法和递归法的时间复杂度和空间复杂度分析

数制的转换可以使用迭代法和递归法实现。其中，迭代法是指通过循环来实现数制的转换，而递归法是指通过函数递归来实现数制的转换。

时间复杂度分析：

迭代法的时间复杂度为O(log n)，其中n为待转换的数值。这是因为在每次循环中，我们都将待转换的数值除以进制数，直到余数为0为止。因此，循环次数最多为log n次。

递归法的时间复杂度也为O(log n)，其中n为待转换的数值。这是因为在每次递归中，我们都将待转换的数值除以进制数，并将余数传入下一次递归中。因此，递归次数最多为log n次。

空间复杂度分析：

迭代法的空间复杂度为O(1)，因为我们只需要使用常数级别的空间来存储变量和计算结果。

递归法的空间复杂度为O(log n)，其中n为待转换的数值。这是因为在每次递归中，我们都需要将当前的数值和余数存储在栈中，直到递归结束。因此，栈空间的大小最多为log n。