在计算机科学中，算法的复杂度分析是衡量算法效率的重要手段。它帮助我们理解算法在不同规模的数据集上的表现。
时间复杂度
时间复杂度是描述算法运行时间与输入数据规模之间关系的度量。通常用大O符号表示。以下是一些常见的时间复杂度：
- O(1)：常数时间复杂度，算法运行时间不随输入数据规模变化。
- O(n)：线性时间复杂度，算法运行时间与输入数据规模成正比。
- O(n^2)：平方时间复杂度，算法运行时间与输入数据规模的平方成正比。
- O(log n)：对数时间复杂度，算法运行时间与输入数据规模的以2为底的对数成正比。
空间复杂度
空间复杂度是描述算法在运行过程中所需存储空间的度量。同样用大O符号表示。
- O(1)：常数空间复杂度，算法所需存储空间不随输入数据规模变化。
- O(n)：线性空间复杂度，算法所需存储空间与输入数据规模成正比。
实例分析
以冒泡排序为例，它的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(1)。虽然冒泡排序简单易实现，但在数据规模较大时效率较低。
扩展阅读
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算法复杂度