算法复杂度对比指南 📊

在算法设计中，复杂度分析是评估性能的关键指标。以下从时间复杂度和空间复杂度两个维度进行对比说明：

时间复杂度 🕒

• O(1)：常数时间复杂度（如数组随机访问）
• O(log n)：对数时间复杂度（如二分查找）
• O(n)：线性时间复杂度（如遍历链表）
• O(n²)：二次时间复杂度（如嵌套循环）
• O(2ⁿ)：指数时间复杂度（如递归求解斐波那契数列）

空间复杂度 📦

• O(1)：固定空间（如原地排序算法）
• O(n)：线性空间（如递归调用栈）
• O(n²)：二维数组存储（如动态规划表）
• O(log n)：递归深度（如分治算法）

实际应用案例 📈

1. 排序算法对比

   • 冒泡排序：O(n²) 时间，O(1) 空间
   • 快速排序：O(n log n) 平均时间，O(log n) 空间
   • 堆排序：O(n log n) 时间，O(1) 空间

2. 搜索算法对比

   • 线性搜索：O(n) 时间，O(1) 空间
   • 二分搜索：O(log n) 时间，O(1) 空间

需要更深入的算法分析可参考：/[community/tech/courses/algorithm_tutorial]