算法复杂度

算法复杂度是计算机科学中衡量算法效率的重要指标。它描述了算法执行时间或所需存储空间与输入数据规模之间的关系。以下是关于算法复杂度的一些关键概念：

• 时间复杂度：表示算法执行时间的增长速率，通常用大O符号表示。例如，线性搜索的时间复杂度为O(n)，二分搜索的时间复杂度为O(log n)。

• 空间复杂度：表示算法所需存储空间的大小，同样用大O符号表示。例如，冒泡排序的空间复杂度为O(1)，而归并排序的空间复杂度为O(n)。

以下是一些常见的算法及其复杂度：

• 冒泡排序：时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)
• 选择排序：时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)
• 插入排序：时间复杂度O(n^2)，空间复杂度O(1)
• 快速排序：时间复杂度O(n log n)，空间复杂度O(log n)
• 归并排序：时间复杂度O(n log n)，空间复杂度O(n)

算法复杂度图解

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