[转载]循序渐进带你学习时间复杂度和空间复杂度

算法的好坏标准主要看时效和存储，好的算法应具备高时效和低存储。

时间复杂度是衡量算法执行时间的指标，需独立于具体程序和计算机。

基本计数单位的选择对时间复杂度的计算至关重要。

大 O 表示法用于描述算法在规模 n 增加时的主导部分，提供近似值。

最优情况、最坏情况和平均情况是评估算法性能的重要指标。

常见的时间复杂度函数包括 O(1)、O(logn)、O(n)、O(n^2) 等。

空间复杂度是指算法所需的存储空间，通常关注辅助存储单元。

在编写代码时，重视时间复杂度的估算可以提高代码效率。

估算算法复杂度需要多加练习，逐步提高理解和应用能力。