1.时间复杂度
算法执行语句的次数。
常数阶O(1),执行次数固定
对数阶O(log2 n),每次减半
线性阶O(n),比如两次for循环
线性对数阶O(n log2 n),
平方阶O(n^2),
立方阶O(n^3)
k次方阶O(n^K),
指数阶O(2^n)。
随着n的不断增大,时间复杂度不断增大,算法花费时间越多。
2.空间复杂度
算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。
①忽略常数,用O(1)表示
②递归算法的空间复杂度=递归深度N*每次递归所要的辅助空间
③对于单线程来说,递归有运行时堆栈,求的是递归最深的那一次压栈所耗费的空间的个数,因为递归最深的那一次所耗费的空间足以容纳它所有递归过程。