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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5500字，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了时间复杂度和空间复杂度的概念和计算方法，以及常见的时间复杂度函数和估算算法复杂度的方法。作者强调了在编写代码时要重视时间复杂度的估算，以提高代码效率。
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关键要点
- 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。
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