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[转载]循序渐进带你学习时间复杂度和空间复杂度
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原文中文，约5400字，阅读约需13分钟。
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内容提要
本文讨论了算法的时间复杂度和空间复杂度，时间复杂度表示算法的执行时间，通过基本操作次数确定，用大O表示法表示；空间复杂度表示算法所需的存储空间，通过辅助单元数量确定，一般为O(1)。文章还提到了最优、最坏和平均情况对执行时间的影响，强调了估算算法复杂度的重要性，并提醒注意时间复杂度的优化。
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关键要点
- 算法的好坏标准主要看时效和存储两方面。
- 时间复杂度表示算法的执行时间，空间复杂度表示算法所需的存储空间。
- 时间复杂度的度量应独立于具体程序或计算机。
- 大O表示法用于描述算法在数据规模增大时的主导部分。
- 算法的执行情况分为最优情况、最坏情况和平均情况。
- 最坏情况提供了运行时间的保证，通常用于计算时间复杂度。
- 空间复杂度主要关注算法在实现过程中所占的辅助存储单元。
- 在编写代码时，优化时间复杂度比空间复杂度更为重要。
- 估算算法复杂度需要多加练习，逐步提高能力。
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