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算法是程序员在学习编程开发语言需要重点掌握的一个编程技术知识，而今天我们就通过案例分析来了解一下，数据结构复杂度的一些基础知识。
一.算法效率
算法效率分析分为两种：
1.时间效率
时间效率又叫做时间复杂度，它衡量的主要是一个算法的运行速度。
2.空间效率
空间效率又叫做空间复杂度，它衡量的主要是一个算法所需要的额外空间。在计算机发展的早期，因为科技水平有限，往往计算机的容量很少，但如今科技急速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。
二.时间复杂度
1.概念
在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗?是可以都上机测试，但是同一个算法在不同性能的机器上也会有不同的差异，所以才有了时间复杂度这个分析方式。
2.大O的渐进表示法
实际中我们计算时间复杂度时，我们其实并不一定要计算精确的执行次数，而只需要大概执行次数，那么这里我们使用大O的渐进表示法。
大O符号(BigOnotation)：是用于描述函数渐进行为的数学符号。
推导大O阶方法：
1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
2、在修改后的运行次数函数中，只保留高阶项。
3、如果高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。
三.空间复杂度
1.概念
空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，
所以空间复杂度算的是变量的个数。
空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使用大O渐进表示法。
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2025-08-07
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