时间/空间复杂度
1. 算法中，评判一个算法是否优秀，通常是依靠复杂度的多少来断定的。
2. 复杂度分时间和空间复杂度，用字母大O来表示。
复杂度是指用来分析算法执行效率与数据规模之间的增长关系，常见的复杂度有
O(1), O(n), O(logn) 这里我们对数一般不指定底数，2，3，x都可以，O(nLog n), O(n^2)
非多项式 O(2^n),O(n!) ==> 效率极低的算法
常见数据结构/算法的复杂度
图片来源
https://www.bigocheatsheet.com/
1. 算法中，评判一个算法是否优秀，通常是依靠复杂度的多少来断定的。
2. 复杂度分时间和空间复杂度，用字母大O来表示。
复杂度是指用来分析算法执行效率与数据规模之间的增长关系，常见的复杂度有
O(1), O(n), O(logn) 这里我们对数一般不指定底数，2，3，x都可以，O(nLog n), O(n^2)
非多项式 O(2^n),O(n!) ==> 效率极低的算法
常见数据结构/算法的复杂度
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