複雜度分析也是一種用來評價演算法的效能的方法，相比較時間的統計方法（依賴於平台）和指令計數的不切實際，複雜度分析只需要紙和筆來進行簡單的代數的計算
演算法的分析中，如果乙個演算法對於任何的問題規模，都需要相同的操作的次數，那麼他就是乙個常數階的效能。例子：列表的索引就是典型的常數階
對數階的效能要比線性階好一些，但是相比常數階要差。乙個對數階的演算法的工作量和問題的log2成正比，當問題的規模翻倍的時候，該演算法的工作量也就是只是多一次而已。
乙個多項式階的時間演算法的工作量，按照n^k的速率增加。其中k是乙個大於1 的常數。
比多項式的階更加複雜的是指數階。指數階的演算法對於較大的問題而言是不切實際的。
大o表示法
乙個演算法的工作量通常是乙個多項式的數項之和。當用多項式來表達工作量的時候，有乙個項是主項，隨著n的變大而越來越大，以至於可以忽視其他的項的工作量。
大o表示法的原理是：on the order of（在……階），這是對演算法的工作量的複雜度的一種表述，例如乙個線性演算法的階是o(n)
常量比例的作用
常量比例設計在o分析中經常會被忽略的項和係數。然而當項很大時候，他們可能會影響到演算法，對於較小的或者中等大小的資料的集合。更是如此。
以一下的**為例：
work=1
for x in range(problemsize):
work+=1
work-=1
複雜度分析 時間複雜度分析和空間複雜度分析
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