算法分析是计算机科学中一个重要的领域，它关注于算法的效率。以下是几个关键的算法分析概念：

1. 时间复杂度

时间复杂度是指算法运行所需时间的增长速度。以下是一些常见的时间复杂度：

  • O(1)：常数时间，算法运行时间不随输入规模增长。
  • O(n)：线性时间，算法运行时间与输入规模线性相关。
  • O(n^2)：平方时间，算法运行时间与输入规模的平方相关。
  • O(log n)：对数时间，算法运行时间与输入规模的以2为底的对数相关。

2. 空间复杂度

空间复杂度是指算法运行所需内存空间的大小。以下是一些常见空间复杂度：

  • O(1)：常数空间，算法运行所需空间不随输入规模增长。
  • O(n)：线性空间，算法运行所需空间与输入规模线性相关。

3. 常见算法

以下是一些常见的算法及其分析：

  • 排序算法：如冒泡排序、选择排序、插入排序等。
  • 查找算法：如二分查找、线性查找等。
  • 图算法：如最短路径算法、最小生成树算法等。

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