Algorithm Complexity(算法复杂度)

算 法 复 杂 度

 

算法复杂度	时间复杂度	执行算法所需要的计算工作量
		是一个函数定量描述了该算法的运行时间
		T(n)=O(f(n))	算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n)
			随着模块n的增大，算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比，所以 f(n) 越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。
	空间复杂度	空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间	固定部分	这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令空间(即代码空间)、数据空间(常量、简单变量)等所占的空间。这部分属于静态空间。
			可变空间	这部分空间的主要包括动态分配的空间，以及递归栈所需的空间等。这部分的空间大小与算法有关。
		S(n)=O(f(n))	其中n为问题的规模，	一个算法所需的存储空间用f(n)表示。	S(n)表示空间复杂度