一篇文章教会你算法复杂度（内附详细案例+实战）

复杂度的概念

算法在编写成可执⾏程序后，运⾏时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量⼀个算法的好 坏，⼀般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。 

时间复杂度主要衡量⼀个算法的运⾏快慢，⽽空间复杂度主要衡量⼀个算法运⾏所需要的额外空间。 在计算机发展的早期，计算机的存储容量很⼩。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机⾏业的 迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很⾼的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注⼀个算法 的空间复杂度。

时间复杂度

定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是⼀个函数式T(N)，它定量描述了该算法的运⾏时间。时 间复杂度是衡量程序的时间效率，那么为什么不去计算程序的运⾏时间呢？

1. 因为程序运⾏时间和编译环境和运⾏机器的配置都有关系，⽐如同⼀个算法程序，⽤⼀个⽼编译 器进⾏编译和新编译器编译，在同样机器下运⾏时间不同。
2.  同⼀个算法程序，⽤⼀个⽼低配置机器和新⾼配置机器，运⾏时间也不同。
3. 并且时间只能程序写好后测试，不能写程序前通过理论思想计算评估。

 

空间复杂度 

空间复杂度也是⼀个数学表达式，是对⼀个算法在运⾏过程中因为算法的需要额外临时开辟的空间。 空间复杂度不是程序占⽤了多少bytes的空间，因为常规情况每个对象⼤⼩差异不会很⼤，所以空间复 杂度算的是变量的个数。

注意：函数运⾏时所需要的栈空间(存储参数、局部变量、⼀些寄存器信息等)在编译期间已经确定好 了，因 此空间复杂度主要通过函数在运⾏时候显式申请的额外空间来确定

⼤O的渐进表⽰法 

我们只需要计算程序能代表增⻓量 级的⼤概执⾏次数，复杂度的表⽰通常使⽤⼤O的渐进表⽰法。

⼤O符号（Big O notation）：是⽤于描述函数渐进⾏为的数学符号

计算时间复杂度