分析乙個演算法的好壞，一般是分析其時間複雜度t(n)和空間複雜度s(n)。其中時間複雜度（time complexity）是指演算法執行時耗費時間的長度，空間複雜度（space complexity）是指占用儲存單元的長度。本文只討論時間複雜度的情況。
執行時間（running time）是取決於input size的數量級（n=6 和n=10^6所耗費的時間當然是不同的）、input pattern （如果要求對輸入的數列作降序排序，輸入的是公升序數列就是最壞的情況，輸入公升序數列就是最佳情況）、機器配置（自己的小筆記本和超級計算機）。所以要定義時間複雜度，其實是有一些「預設的規則」存在的：
附上幾頁筆記
演算法時間複雜度空間複雜度
演算法 是解決某一類問題的通法，即一系列清晰無歧義的計算指令。每個演算法只能解決具有特定特徵的一類問題，但乙個問題可由多個演算法解決。乙個演算法應該有以下五個方面的特性 比較演算法的優劣我們從兩個維度去進行考量 時間 空間 時間複雜度，空間複雜度 找出基本語句 演算法中執行次數最多的那條語句就是基本...
演算法 時間複雜度 空間複雜度
1 if i 1 2 a 1 result 3 4 result n 2 result 1000 1000 3 array.push a array.pop 4 map.set 1,1 map.get 1,1 在計算複雜度的時候，o 1 一般會被忽略。1 for let i 0 i n i 2 wh...
演算法的時間複雜度 空間複雜度
時間複雜度和空間複雜度是度量演算法效率的常用指標 事後統計，不常用 事前統計影響因素 演算法策略 問題規模 程式語言 質量 機器執行指令的速度 撇開軟硬體的影響，演算法執行工作量的大小只依賴於問題的規模 通常用整數n表示 乙個演算法是由控制結構 順序，分支，迴圈三種 和原操作 指固有資料型別的操作 ...