算法复杂度是衡量算法效率的重要指标。理解算法复杂度有助于我们选择合适的算法，优化程序性能。

时间复杂度

时间复杂度描述了算法执行时间与输入规模之间的关系。以下是一些常见的时间复杂度：

  • O(1): 常数时间复杂度，算法执行时间不随输入规模变化。
  • O(n): 线性时间复杂度，算法执行时间与输入规模成正比。
  • O(n^2): 平方时间复杂度，算法执行时间与输入规模的平方成正比。
  • O(log n): 对数时间复杂度，算法执行时间与输入规模的对数成正比。

空间复杂度

空间复杂度描述了算法执行过程中所需存储空间与输入规模之间的关系。以下是一些常见的空间复杂度：

  • O(1): 常数空间复杂度，算法执行过程中所需存储空间不随输入规模变化。
  • O(n): 线性空间复杂度，算法执行过程中所需存储空间与输入规模成正比。
  • O(n^2): 平方空间复杂度，算法执行过程中所需存储空间与输入规模的平方成正比。

示例

以下是一个查找数组中特定元素的算法示例：

def find_element(arr, target):
    for i in range(len(arr)):
        if arr[i] == target:
            return i
    return -1

该算法的时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(1)。

扩展阅读

想了解更多关于算法复杂度的知识？请访问我们的算法复杂度深入解析。

[center]algorithm_complexity