常见算法复杂度分析

算法复杂度是衡量算法效率的重要指标，它帮助我们了解算法在不同输入规模下的性能表现。以下是几种常见算法的复杂度分析：

时间复杂度

时间复杂度主要关注算法执行所需的时间与输入规模的关系。以下是几种常见的时间复杂度：

• O(1)：算法执行时间不随输入规模变化，例如 get 操作。
• O(n)：算法执行时间与输入规模成正比，例如遍历数组。
• O(n^2)：算法执行时间与输入规模的平方成正比，例如冒泡排序。
• O(log n)：算法执行时间与输入规模的以 2 为底的对数成正比，例如二分查找。

空间复杂度

空间复杂度主要关注算法执行过程中所需占用的额外空间与输入规模的关系。以下是几种常见的空间复杂度：

• O(1)：算法执行过程中所需占用的额外空间不随输入规模变化，例如 get 操作。
• O(n)：算法执行过程中所需占用的额外空间与输入规模成正比，例如链表。
• O(n^2)：算法执行过程中所需占用的额外空间与输入规模的平方成正比，例如二维数组。

例子

以下是一个简单的示例，演示如何计算线性搜索算法的时间复杂度：

def linear_search(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)，因为最坏的情况下需要遍历整个数组。

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