时间复杂度与空间复杂度

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时间复杂度

时间复杂度衡量的是算法执行时间随输入规模增长的变化速率，而非具体执行时间。它用大 O 符号表示，关注最坏情况下的性能表现。例如：

• O(1)：常数时间，执行时间固定
• O(log n)：对数时间，增长缓慢
• O(n)：线性时间，与输入规模成正比
• O(n²)：平方时间，增长迅速

空间复杂度

空间复杂度衡量的是算法执行过程中所需内存空间随输入规模增长的变化速率。同样用大 O 符号表示：

• O(1)：常数空间，所需内存固定
• O(n)：线性空间，所需内存与输入规模成正比
• O(n²)：平方空间，所需内存快速增长

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演化日志

• v0.1 (2024-06-24)：初始版本
• v0.2 (2026-01-10)：补充详情、演化日志

复习回顾

📈 轮次: 1 🕒 lastReview: 2026-01-10 12:11:33 📅 nextReview: 2026-01-17 00:00:00

待办事项

• 常见算法的复杂度