算法复杂度是衡量算法效率的核心指标，通常分为时间复杂度和空间复杂度。理解它能帮助我们选择更优的解决方案！💡

时间复杂度 ⏱️

描述算法运行时间随输入规模增长的变化趋势。常见类型包括：

  • O(1)：常数时间（如数组访问）
  • O(log n)：对数时间（如二分查找）
  • O(n)：线性时间（如遍历数组）
  • O(n²)：二次时间（如双重循环）
Big_O

空间复杂度 📦

衡量算法所需内存空间与输入规模的关系。例如：

  • O(1)：固定空间（如简单计算）
  • O(n)：线性空间（如存储数组）
  • O(n²)：二维数组存储

复杂度等级对比 📊

复杂度 示例算法 适用场景
O(1) 哈希表查找 数据量固定时
O(log n) 快速排序 大数据集排序
O(n) 线性查找 小数据集或简单遍历
O(n²) 冒泡排序 教学演示或小规模数据
Algorithm_Complexity_Graph

扩展阅读 🔍

想深入了解不同算法的复杂度分类？可前往 算法类型详解 页面继续探索！

注：图片关键词已按规则转换，如需更多示例可点击链接查看 🚀