o(
m+n)
比如著名的無回溯的 kmp 字串匹配演算法，
m 表示模式串的長度，
n為目標串的長度，o(
m+n)
表示的是一種前後的邏輯關係（在 o(
m)的基礎上 o(
n)），o(
m)構造 pnext 所用的時間複雜度，o(
n)根據 pnext 表進行實際匹配時所需的時間複雜度。
一段函式，程式的主體部分一般而言都是迴圈，比如 for 迴圈，while 迴圈，而不可能發生在賦值語句，if 條件分支語句（所謂分支的含義為，可執行可不執行）；
for 迴圈與 while 迴圈的一大區別在於，for 迴圈的次數一般而言是比較固定的，while 迴圈視內部迴圈變數的具體更新形式，比如是線性的變化 o(
n)，還是二叉樹對應的 o(
logn
) ；
hash：也是直接索引的方式；
圖演算法的複雜度（時間和空間）一般都是基於基於圖中頂點數 |v
| 和邊數 |e
| 的度量。
現考慮 圖的遍歷 圖的深度優先遍歷演算法（非遞迴）的複雜度。
由於顯然 |e
|<|v
|2，整個深度優先遍歷下來，圖的鄰接矩陣的時間複雜度為 o(
|v|2
) ，而對於圖的鄰接表，時間複雜度為 o(
max(|e
|,|v
|)) ；
涉及多個變數的時間複雜度，
資料結構（也包括一維二維陣列）即意味著空間複雜度；基本資料型別的定義，僅占用 o(
1)的空間複雜度，屬於就地演算法；
時間複雜度與空間複雜度
空間複雜度 space complexity 是對乙個演算法在執行過程中臨時占用儲存空間大小的量度，記做s n o f n 比如直接 插入排序 的時間複雜度 是o n 2 空間複雜度是o 1 而一般的 遞迴演算法就要有o n 的空間複雜度了，因為每次遞迴都要儲存返回資訊。乙個演算法的優劣主要從演算法...
時間複雜度與空間複雜度
本文是對時間複雜度以及空間複雜度的乙個理解 時間複雜度 由於環境的不同，同樣的 執行所需要的時間是不同的，所以是不能拿來比較的 而函式中執行的次數確實一樣的 所以時間複雜度就是 程式每個迴圈中的語句總共會執行的次數 時間複雜度的表示方法 大o漸進表示法 o f n 這裡的f n 是什麼呢？void ...
時間複雜度與空間複雜度
本文部分取自搜狗百科 在求演算法效率時，通常有事前分析和事後分析兩種方法，事後分析因為必須實際檢驗過後才能得出答案，且可能由於硬體方面等外部原因影響結果而不被推廣，事前分析的主要就是在考量乙個演算法的基本執行次數，這就是時間複雜度。時間複雜度 一般情況下，演算法中基本操作重複執行的次數是問題規模n的...