时间复杂度与空间复杂度

时间复杂度和空间复杂度是算法效率分析中的两个重要概念。时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。

时间复杂度是指算法执行所需要的计算工作量，它通常用执行次数来表示。在计算时间复杂度时，我们通常关注算法中最耗时的那部分操作，忽略掉一些常数项和低次项。时间复杂度通常用大O渐进表示法来表示，例如O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。

空间复杂度是指算法执行所需要的额外空间，它通常用空间大小来表示。在计算空间复杂度时，我们通常关注算法中所需要的最大空间，忽略掉一些常数项和低次项。空间复杂度通常也用大O渐进表示法来表示，例如O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。

总的来说，时间复杂度和空间复杂度都是衡量算法效率的重要指标，它们可以帮助我们评估算法的优劣，并选择最适合的算法来解决问题。