算法复杂度分析是编程实践中非常重要的一环，它可以帮助我们了解算法的性能，从而选择合适的算法来解决实际问题。
时间复杂度
时间复杂度是衡量算法运行时间的一个指标，通常用大O符号表示。以下是几种常见的时间复杂度：
- O(1)：常数时间复杂度，算法的运行时间不随输入规模的增长而增长。
- O(n)：线性时间复杂度，算法的运行时间与输入规模成正比。
- O(n^2)：平方时间复杂度，算法的运行时间与输入规模的平方成正比。
- O(log n)：对数时间复杂度，算法的运行时间与输入规模的以2为底的对数成正比。
空间复杂度
空间复杂度是衡量算法占用内存空间的一个指标，同样用大O符号表示。以下是几种常见的空间复杂度：
- O(1)：常数空间复杂度，算法的运行过程中所需的额外空间不随输入规模的增长而增长。
- O(n)：线性空间复杂度，算法的运行过程中所需的额外空间与输入规模成正比。
- O(n^2)：平方空间复杂度，算法的运行过程中所需的额外空间与输入规模的平方成正比。
实例分析
以下是一个简单的例子，分析一个查找特定元素的线性查找算法的时间复杂度和空间复杂度。
def linear_search(arr, x):
for i in range(len(arr)):
if arr[i] == x:
return i
return -1
时间复杂度：O(n)，因为最坏的情况下需要遍历整个数组。
空间复杂度：O(1)，因为算法只需要常数级别的额外空间。
扩展阅读
想要更深入地了解算法复杂度分析？可以阅读本站提供的《算法导论》。