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一般来说,时间复杂度和空间复杂度是根据算法的资源使用量随输入大小的变化来衡量算法效率的方法。让我们回顾一下基础知识和一些常见示例。时间复杂度时间复杂度描述了基于输入大小(通常表示为n)完成算法所需的时间。恒定时间–O(1):算法的执行时间不随输入大小变化。示例:通过索引访问数组中的元素,如arr[5].对数时间–O(logn):随着输入大小的增加,算法的执行时间呈对数增长,这意味着每一步都会将问题分成两半。示例:对排序数组进行二分搜索。线性时间–O(n):算法的执行时间随着输入大小线性增长。示例:遍历一次125 收藏