计算机算法分类及区别详解

算法的复杂度主要分为两种：时间复杂度 和 空间复杂度。

---

一、时间复杂度

定义：衡量算法运行所需的时间，或者说，它表示算法的执行时间随输入数据规模（通常用 n 表示）增长的变化趋势。

关键点：它度量的不是具体的秒数（因为这会因硬件、编程语言等因素而异），而是操作次数的增长量级。

大O表示法

我们通常使用大O表示法 来描述时间复杂度。它表示最坏情况下，算法运行时间的上界。

常见的时间复杂度（从低到高）：

复杂度	名称	描述与例子	当 n 翻倍时
O(1)	常数时间	操作次数与输入规模无关。 例子：访问数组中的某个元素、哈希表的查找（平均情况）。	时间不变
O(log n)	对数时间	随着输入规模增大，时间增长非常缓慢。通常是通过将问题分治来实现。 例子：二分查找、平衡二叉搜索树的操作。	时间几乎不变
O(n)	线性时间	操作次数与输入