算法入门——大O表示法,时间、空间复杂度

算法是解题方案的完整描述，是一系列解决问题的清晰指令。它在代码中体现，用于优化运行时间和空间。大O表示法用于描述算法速度，通过时间复杂度和空间复杂度评估算法性能。

大O表示法表示算法速度，其中从快到慢常见运行时间有常数、线性、平方、立方和更高阶。例如，单行代码时间复杂度为O(t)，循环执行n次为O(n×t)，嵌套循环执行n²次为O(n²×t)，嵌套三次循环为O(n³×t)。

时间复杂度衡量算法效率，如第一组代码仅执行一次，时间复杂度为O(t)；第二组有n次循环，时间复杂度为O(n×t)；第三组有n²次循环，时间复杂度为O(n²×t)；第四组有n³次循环，时间复杂度为O(n³×t)。因此，第一组代码运行时间最短。

空间复杂度评估算法内存使用，与时间复杂度类似，如第一组代码使用三个变量，空间复杂度为O(1)；第二组使用一维数组，长度为n，空间复杂度为O(n)；第三组使用二维数组，长度为mn，空间复杂度为O(mn)。

通常，时间复杂度优先于空间复杂度，选择运行时间较低的算法。了解算法入门后，下一篇文章将探讨顺序查找和二分查找。

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