在解决LeetCode算法题时，理解时间与空间复杂度是优化代码性能的核心技能。以下内容将帮助你掌握相关知识：
时间复杂度 🕒
时间复杂度衡量算法执行时间随输入规模增长的变化趋势。常见分析方法包括：
- 大O表示法（Big O Notation）：描述算法最坏情况下的渐进行为
- 循环分析：嵌套循环通常导致O(n²)复杂度
- 递归分析：需计算递归深度与每次调用的开销
空间复杂度 🧱
空间复杂度关注算法所需的额外存储空间。注意区分：
- 输入空间：如数组、字符串等原始数据占用的空间
- 辅助空间：算法运行过程中产生的临时变量、栈空间等
- 递归空间：递归调用栈深度对空间的影响
常见复杂度类型 📊
| 复杂度 | 示例 | 适用场景 |
|---|---|---|
| O(1) | 常数时间操作 | 只需固定次数计算 |
| O(log n) | 二分查找 | 数据量指数级减少 |
| O(n) | 线性遍历 | 单层循环处理 |
| O(n log n) | 快速排序 | 分治策略的典型表现 |
| O(n²) | 冒泡排序 | 嵌套循环的常见结果 |
复杂度分析的重要性 🔍
- 性能评估：预测算法在大数据量下的表现
- 优化方向：发现代码瓶颈并改进
- 面试准备：掌握算法优化的核心思维
- 代码规范：培养良好的编程习惯
建议深入学习：LeetCode算法教程 以掌握更多实践技巧。