算法的时间复杂度分为时间复杂度和什么

算法的时间复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而增长的度量。它表示算法执行所需的时间与输入规模之间的关系。常见的时间复杂度有：常数时间O(1)、对数时间O(log n)、线性时间O(n)、平方时间O(n^2)等。

空间复杂度是衡量算法所需的额外空间随输入规模增长而增长的度量。它表示算法执行所需的额外空间与输入规模之间的关系。常见的空间复杂度有：常数空间O(1)、线性空间O(n)、对数空间O(log n)等。

通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度，我们可以评估算法的效率和资源消耗，并选择合适的算法来解决问题。