时间复杂度和空间复杂度（收集零碎知识点）

简介：
本专栏汇集有关算法分析中的关键概念——时间复杂度与空间复杂度的知识点，旨在帮助读者深入理解并掌握相关技巧。 时间复杂度是指解决一个问题所需算法的时间需求与问题规模之间的关系。如果一个问题是规模为n的问题，并且解决这个问题所需的算法执行时间为T(n)，那么我们称T(n)是该算法的时间复杂度。通常，时间复杂度用大O符号来表示，只关注函数中的主要项而不考虑低阶项和常数因子。 空间复杂度指的是运行某个特定算法时所需占用的内存大小或存储量的需求程度。具体来说，在执行过程中为局部变量分配的空间大小就是衡量一个算法空间复杂度的重要指标之一。这包括了给定参数表中形参变量以及在函数体内部定义的所有局部变量所使用的内存。 综上所述，时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个重要方面：前者关注于执行效率（即运行所需的时间），后者则侧重于资源利用率（即所需的存储量）。