如何计算算法的复杂度算法复杂度那些事

为什么要关心时间复杂度和空间复杂度？

数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。

算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。

那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？

主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。

• 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
• 空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。

因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而，有的时候时间和空间却又是「鱼和熊掌」，不可兼得的，那么我们就需要从中去取一个平衡点。

时间复杂度

时间复杂度曲线

上图来源于：https://www.bigocheatsheet.com/

递归如何计算时间复杂度

常用算法时间复杂度

参考摘抄来源：

截图来源：
视频：《算法面试通关40讲》
作者：覃超
链接：https://time.geekbang.org/course/intro/100019701


文章：《时间复杂度和空间复杂度》
作者：快乐~ 
原文：https://www.cnblogs.com/chenjinxinlove/p/10038919.html

文章：《算法的时间与空间复杂度（一看就懂）》
作者：不止思考(奎哥)
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50479555