1、時間複雜度：它是乙個函式，定量地表述了演算法占用的時間，時間複雜度使用大寫o表示，時間複雜度需要分析乙個演算法在執行過程中的
基本操作，計量所有操作的數量，
假設乙個基本的操作在乙個固定的時間內完成，那麼該演算法的總執行時間和總操作量，無非就是常量係數的關係。有時對於大小相同的輸入，效率也是不同的，因為係數不同；因此常對最壞時間複雜度進行分析，對於給定大小的任何輸入，某個演算法的最大執行時間記為t（n），通常根據t（n）對乙個演算法的時間複雜度進行分類，例如t（n）=o（n）我們稱起具有線性時間，再例如：t(n)=o（n^3）,稱其具有指數時間；
漸進複雜度：時間複雜度是漸進的，它考察當輸入值趨於無窮大時的情況，例如乙個演算法對於任意乙個輸入n,它最多需要8n^3+10*n的時間才能執行完畢，那麼它的漸進複雜度為o(n^3);
具體定義：一般情況下，演算法中基本操作的次數
是問題規模n的某個函式，用t（n）來表示，若有某個輔助函式f（n），使得n趨於無窮大時，t(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則成f(n)是t（n）的同量級函式，記作
t(n)=o(f(n))
，稱o(f(n))
為演算法的漸進時間複雜度
(o是數量級的符號 )
，簡稱時間複雜度。
2、空間複雜度：計算乙個演算法占用的儲存空間，一般是輸入引數的函式，是衡量乙個演算法優劣的重要指標，空間複雜度越小，效率越高，占用儲存空間越小；
接下來會介紹常用資料結構及演算法實現；
時間複雜度和空間複雜度的概念
演算法複雜度 分為時間複雜度和空間複雜度 其作用 時間複雜度是度量演算法執行的時間長短 而空間複雜度是度量演算法所需儲存空間的大小。乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能 知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法...
概念理解 時間複雜度 空間複雜度
一.時間複雜度 time complexity 在進行演算法分析時，語句總執行次數t n 是關於問題規模 n 的函式。進而分析執行次數t n 隨規模 n 的變化情況並確定t n 的數量級。演算法的時間複雜度就是演算法的時間度量，記作t n o f n 它表示隨問題規模 n 的增大，演算法的執行時間的...
時間複雜度和空間複雜度
同一問題可用不同演算法解決，而乙個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程式的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。乙個演算法的評價主要從時間複雜度和空間複雜度來考慮。1 時間複雜度 1 時間頻度 乙個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機執行測試才能知道。但我們不可能...