算法复杂度分析

算法复杂度分析是计算机科学中非常重要的一部分，它帮助我们理解算法的性能和效率。以下是一些常见的算法复杂度概念：

时间复杂度

时间复杂度描述了一个算法运行所需时间的增长速度。它通常用大O符号表示，例如O(n)、O(n^2)等。

O(1): 常数时间复杂度，算法运行时间不随输入规模增长。
O(n): 线性时间复杂度，算法运行时间与输入规模成正比。
O(n^2): 平方时间复杂度，算法运行时间与输入规模的平方成正比。

空间复杂度

空间复杂度描述了一个算法所需存储空间的大小。它同样用大O符号表示。

O(1): 常数空间复杂度，算法所需空间不随输入规模增长。
O(n): 线性空间复杂度，算法所需空间与输入规模成正比。

示例

以下是一个简单的排序算法——冒泡排序的时间复杂度和空间复杂度分析：

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

时间复杂度: O(n^2)
空间复杂度: O(1)

扩展阅读

如果你对算法复杂度分析感兴趣，可以阅读以下教程：