衡量乙個演算法的好壞一般由兩個維度來表示。時間複雜度和空間複雜度。
時間複雜度：表示演算法的執行時間，t(n) = o(f(n))
空間複雜度：表示演算法的暫用記憶體空間，s(n) = o(1)
時間複雜度
首先要說的這裡的執行時間並不是指計算程式具體執行的時間，而是演算法執行語句的次數。
for(i=1; i<=n; i++)
n=10;
for(i=1;i<=n;i++)
該演算法執行次數是10，是乙個常數，用時間複雜度表示是o(1)。
for (i = 0; i < n; i++)
}
int i = 1;
while(i2 的 x 次方等於 n，那麼x = log2n，此演算法的時間複雜度就是o(logn)；
總結：常見的時間複雜度有：
常數階o(1),
對數階o(log2 n),
線性階o(n),
線性對數階o(n log2 n),
平方階o(n^2)，
立方階o(n^3)
k次方階o(n^k),
指數階o(2^n)。
隨著n的不斷增大，時間複雜度不斷增大，演算法花費時間越多。
計算方法
①選取相對增長最高的項
②最高項係數是都化為1
③若是常數的話用o（1）表示
空間複雜度
空間複雜度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。
a=1;
b=2;
c=a+b;
fun(n)
總結：①忽略常數，用o(1)表示
②遞迴演算法的空間複雜度=遞迴深度n*每次遞迴所要的輔助空間
③對於單執行緒來說，遞迴有執行時堆疊，求的是遞迴最深的那一次壓棧所耗費的空間的個數，因為遞迴最深的那一次所耗費的空間足以容納它所有遞迴過程。
對於乙個演算法來說，空間複雜度和時間複雜度往往是相互影響的。
當追求乙個較好的時間複雜度時，可能會使空間複雜度的效能變差，即可能導致占用較多的儲存空間；反之，當追求乙個較好的空間複雜度時，可能會使時間複雜度的效能變差，即可能導致占用較長的執行時間。
有時我們可以用空間來換取時間以達到目的。
常識
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