演算法複雜度分為時間複雜度和空間複雜度。其作用： 時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量；而空間複雜度是指執行這個演算法所需要的記憶體空間。（演算法的複雜性體現在執行該演算法時的計算機所需資源的多少上，計算機資源最重要的是時間和空間（即暫存器）資源，因此複雜度分為時間和空間複雜度）。
1.一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式，用t(n)表示，若有某個輔助函式f(n),使得當n趨近於無窮大時，t(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是t(n)的同數量級函式。記作t(n)=o(f(n)),稱o(f(n)) 為演算法的漸進時間複雜度，簡稱時間複雜度。
分析：隨著模組n的增大，演算法執行的時間的增長率和 f(n) 的增長率成正比，所以 f(n) 越小，演算法的時間複雜度越低，演算法的效率越高。
2. 在計算時間複雜度的時候，先找出演算法的基本操作，然後根據相應的各語句確定它的執行次數，再找出 t(n) 的同數量級（它的同數量級有以下：1，log2n，n，n log2n ，n的平方，n的三次方，2的n次方，n!），找出後，f(n) = 該數量級，若 t(n)/f(n) 求極限可得到一常數c，則時間複雜度t(n) = o(f(n))
例：演算法：12
3456
789for(i=1; i<=n; ++i)
}
則有 t(n) = n 的平方+n的三次方，根據上面括號裡的同數量級，我們可以確定 n的三次方 為t（n）的同數量級
則有 f(n) = n的三次方，然後根據 t(n)/f(n) 求極限可得到常數c
則該演算法的時間複雜度：t(n) = o(n^3) 注：n^3即是n的3次方。
3.在pascal中比較容易理解，容易計算的方法是：看看有幾重for迴圈，只有一重則時間複雜度為o(n)，二重則為o(n^2)，依此類推，如果有二分則為o(logn)，二分例如快速冪、二分查詢，如果乙個for迴圈套乙個二分，那麼時間複雜度則為o(nlogn)。
按數量級遞增排列，常見的時間複雜度有：常數階o(1),對數階o(
),線性階o(n),線性對數階o(nlog2n),平方階o(n^2)，立方階o(n^3),...，
k次方階o(n^k),指數階o(2^n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間複雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
《資料結構（c語言版）》[1] ------嚴蔚敏 吳偉民編著 第15頁有句話"整個演算法的執行時間與基本操作重複執行的次數成正比。"
基本操作重複執行的次數是問題規模n的某個函式f(n)，於是演算法的時間量度可以記為：t(n) = o(f(n))
如果按照這麼推斷，t(n)應該表示的是演算法的時間量度，也就是演算法執行的時間。
而該頁對「語句頻度」也有定義：指的是該語句重複執行的次數。
如果是基本操作所在語句重複執行的次數，那麼就該是f(n)。
上邊的n都表示的問題規模。
資料結構 時間複雜度 空間複雜度
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資料結構時間複雜度
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資料結構 時間複雜度
一 演算法 是解決特定問題求解不走的描述，在計算機中表現為指令的有限序列，並且每條指令表示乙個或多個操作。1.正確性 演算法的正確性是指演算法至少應該具有輸入 輸出和加工處理無歧義性 能正確反映問題的需求 能夠得島問題的正確答案。2.可讀性 演算法設計的另一目的是為了方便閱讀 理解和交流。3.健壯性...