時間複雜度：是度量演算法執行的時間長短或者說是程式執行的次數。
詳細說明：
乙個演算法，處理n條資料需要的時間可以用表示式：a*n+b來表示的話，稱它的時間複雜度為o(n)，
也就是說，100條資料需要1秒的話，1000條資料需要10s。
如果是用表示式：a*n*n+b*n+c的話，複雜度為o(n的平方），這樣100條1秒，1000條就要100s了。
0(0)表示式為a*(n的0次方)+b，也就是個常數。這樣無論100還是1000條都只需1秒。
for(i=0;i<10;i++;)
}
如果j裡面再有乙個k的迴圈則為o(n的三次方)
空間複雜度：描述的是規模與儲存空間的關係。
乙個演算法所需儲存空間包含三個方面、
1.演算法本身的儲存空間
2.輸入資料的儲存空間
3.演算法在執行過程中臨時占用的儲存空間。
如果額外空間相對於輸入資料量來說是個常數，則稱此演算法是原地工作。
演算法錄 之 複雜度分析。
乙個演算法的複雜度可以說也就是乙個演算法的效率，一般來說分為時間複雜度和空間複雜度。注意接下來說的均是比較yy的，適用與acm等不需嚴格分析只需要大致範圍的地方，至於嚴格的演算法複雜度分析的那些數學證明，主定理什麼的在 演算法導論 這本書上有十分詳細的講解，網上應該也會有人寫過，這裡就不多說了 其實...
資料結構之複雜度分析
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演算法複雜度分析
分析非遞迴演算法效率的通用方案 1.決定用哪個 哪些 引數作為輸入規模的度量 2.找出演算法的基本操作 作為一規律，它總是位於演算法的最內層迴圈中 3.檢查基本操作的執行次數是否只依賴輸入規模。如果它還依賴一些其他的特性，則最差效率 平均效率以及最優效率 如果必要 需要分別研究。4.建立乙個演算法基...