淺析時間 && 空間複雜度

一般的，我們評估一種演算法的優劣，可以使用其演算法的時間複雜度和空間複雜度來進行測量。而不管時間複雜度還是空間複雜度，都習慣性的被分為三種情況：最好，平均，最壞。在現實應用中，我們一般思考的都是最壞的時間 && 空間複雜度，以此來討論分析一種演算法的執行時間的上界。接下來我會為大家淺談一下我對此的認識。

一.時間複雜複雜度

所謂時間複雜度，主要討論的是演算法執行的次數。
一般來說，程式設計師們大多采用大O漸進表示法描述一個演算法的時間複雜度。

演算法時間複雜度O(n)的表示方法：

1. 用常數1取代執行時間中的所有加法常數 ；
2. 在修改後的執行次數函式中，只保留最高階項；在修改後的執行次數函式中，只保留最高階項；
3. 如果最高階項係數存在且不是1，則去除與這個項相乘的常數；如果最高階項係數存在且不是1，則去除與這個項相乘的常數；
4. 遞迴演算法的時間複雜度 == 遞迴總次數*每次遞迴的次數
   空間複雜度 == 遞迴的深度（即樹的高度）

二.空間複雜度

所謂空間複雜度：即程式中變數的個數。