演算法複雜度是指演算法在編寫成可執行程式後，執行時所需要的資源，資源包括時間資源和記憶體資源。應用於數學和計算機導論。
在進行演算法分析時，語句總的執行次數t(n)是關於問題規模n的函式，進而分析t(n)隨n的變化情況並確定t(n)的數量級。演算法的時間複雜度，也就是演算法的時間量度，記作：t(n)= o(f(n))。它表示隨問題規模n的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作演算法的漸近時間複雜度，簡稱為時間複雜度。其中f(n)是問題規模n的某個函式。
用大寫o()來體現演算法時間複雜度的記法，我們稱之為大o記法。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為乙個常數，則時間複雜度為o(1),另外，在時間頻度不相同時，時間複雜度有可能相同，如t(n)=n^2+3n+4與t(n)=4n^2+2n+1它們的頻度不同，但時間複雜度相同，都為o(n^2)。
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(log2n)(以2為底n的對數，下同),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。
演算法空間複雜度
與時間複雜度類似，空間複雜度是指演算法在計算機內執行時所需儲存空間的度量。
記作:s(n)=o(f(n))
演算法執行期間所需要的儲存空間包括3個部分：
演算法程式所佔的空間；
輸入的初始資料所佔的儲存空間；
演算法執行過程中所需要的額外空間。
在許多實際問題中，為了減少演算法所佔的儲存空間，通常採用壓縮儲存技術。
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
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，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且乙個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數...
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度 關鍵字 演算法複雜度 時間複雜度 空間複雜度 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，哪個演算法花費的時間少就可以...
演算法複雜度 時間複雜度和空間複雜度
演算法的時間複雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度t n 也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間複雜度概念。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 存在乙個正...