算法的时间复杂度怎么计算 如何计算一个算法的时间复杂度和空间复杂度？
如何计算一个算法的时间复杂度和空间复杂度？
它是根据一个程序的数据n的大小来显示它所使用的时间和空间的近似值
说白了，它是显示时间或空间是如何随着n的增长而增长的
例如
for（int i=0 i
这个循环执行了n次，所以时间复杂度是O（n）
for（int i=0 i
{
for（int j）=0j
}]这个嵌套的两个循环，时间复杂度是O（n^2）
时间复杂度只能粗略地表示所用的时间
而且一些基本步骤的运行时间是不同的，所以我们无法计算，所以我们省略了
例如
for（int i=0I
a=b
和
for（int i=0I
）的运行时间当然是第二快的，但是它们的时间复杂度是相同的，时间复杂度是指执行一个算法所需的计算量。时间复杂度是一个函数，它定性地描述了算法的运行时间。这是表示算法输入值的字符串长度的函数。时间复杂度通常用大的o符号表示，不包括该函数的低阶项和第一项系数。2空间复杂度是指执行算法所需的内存空间。空间复杂度需要考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间大小，它包括两部分：为参数表中的形式参数变量分配的存储空间和为函数体中定义的局部变量分配的存储空间。空间复杂度是算法在运行过程中临时占用的存储空间量的度量，表示为s（n）=O（f（n））。例如，直接插入排序的时间复杂度为O（n^2），空间复杂度为O（1）。
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