第2天：常见的时间复杂度
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内容提要
时间复杂度是算法运行时间随输入规模增加而增加的度量，常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)和O(2ⁿ)。空间复杂度是算法运行时使用的内存量。排序算法如冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度为O(n²)，不适用于大规模输入。
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Q&A
什么是时间复杂度？
时间复杂度是算法运行时间随输入规模增加而增加的度量。
常见的时间复杂度有哪些？
常见的时间复杂度有O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n²)和O(2ⁿ)。
O(n²)时间复杂度的算法有哪些？
冒泡排序、选择排序和插入排序的时间复杂度为O(n²)。
O(1)和O(n)的时间复杂度有什么区别？
O(1)表示常数时间复杂度，执行时间与输入规模无关；O(n)表示线性时间复杂度，运行时间与输入规模成正比。
什么是空间复杂度？
空间复杂度是算法运行时使用的内存量，包括辅助空间和输入空间。
时间复杂度和空间复杂度的主要区别是什么？
时间复杂度关注算法的运行时间，而空间复杂度关注算法的内存使用。
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