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算法的优劣主要体现在两个方面：运行所需的时间和占用的存储空间。为了在理论上比较不同算法的效率，我们需要找到一种通用的度量方法。

（1）时间复杂度

1）基本概念
在分析算法时，我们常常统计基本操作（例如比较、赋值、加法）的执行次数。假设输入规模为 $n$，算法中基本操作的执行次数记为 $T(n)$。由于不同机器的运行速度不同，我们不关心具体的秒数，而是关心随着 $n$ 增大，运行次数如何增长。

于是，我们引入渐近时间复杂度：

$$T(n)=O(f(n))$$

其中，$f(n)$ 表示一个简单的函数（如 $n$、$n^2$、$\log n$），用来描述增长趋势，忽略常数因子和低阶项。

2）例子
考虑下面的简单查找：

i = n
while(i > 0 && A[i] != k) i = i - 1

• 如果数组中没有值为 $k$ 的元素，循环要执行 $n$ 次，时间复杂度为 $O(n)$。
• 如果最后一个元素刚好等于 $k$，循环只执行 1 次，复杂度为 $O(1)$。

这说明：同一个算法可能有最好情况、最坏情况和平均情况三种时间复杂度。为了保证算法在任何情况下都不会太差，我们通常取最坏情况复杂度作为衡量标准。

3）规律总结
常见的复杂度大小关系如下：

$$O(1)<O(\log n)<O(n)<O(n\log n)<O(n^2)<O(2^n)<O(n!)$$

在实际题目中，我们主要关心如何根据循环次数和递归式来判断复杂度。例如：

• 顺序执行：取最大项；
• 嵌套循环：次数相乘；
• 二分法：每次规模减半，复杂度为 $O(\log n)$。

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（2）空间复杂度

1）基本概念
空间复杂度 $S(n)$ 用来度量算法在运行过程中额外需要的存储量。除了存放输入数据所需的内存外，算法往往还需要一些辅助空间。

2）常见情况

• 常量级空间：只用到少量变量，例如交换两个数。复杂度 $O(1)$。
• 与规模相关的辅助空间：如排序时需要一个额外数组，复杂度可能达到 $O(n)$。
• 递归调用的栈空间：递归深度为 $d$，则辅助空间为 $O(d)$。例如快速排序平均为 $O(\log n)$，最坏为 $O(n)$。

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（3）时间与空间的权衡

有些算法通过“增加空间”来换取“减少时间”（如哈希表查找只需 $O(1)$），有些算法则通过“减少空间”而增加时间（如原地排序节省内存，但操作更多）。这种时间—空间权衡思想是算法设计的重要原则。

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小结

• 时间复杂度反映了算法随输入规模增长所需的运算次数，是算法效率的主要指标。
• 空间复杂度反映了算法需要的额外内存，是评价实现可行性的重要因素。
• 考研题目中常要求推算循环与递归的时间复杂度，并比较不同算法在时间与空间上的优劣。