什么是时间复杂度和空间复杂度？

什么是时间复杂度和空间复杂度？

• 时间复杂度：衡量代码运行时间随输入规模增大而增长的速度。简单来说，就是“代码跑多快”。
  
  
• 空间复杂度：衡量代码运行时额外占用的内存空间随输入规模增大而增长的速度。简单来说，就是“代码用多少内存”。
  

我们通常用 大 O 表示法（Big O Notation）来形貌它们，如 O(1)、O(n)、O(n²) 等。
<hr> 常用时间复杂度及其示例

1. O(1) - 常数时间

• 含义：运行时间不随输入规模变革，固定时间完成。
  
  
• 示例：访问数组的第一个元素。
  
  1. public int getFirst(int[] array) {
  2.     return array[0]; // 只执行一次操作
  3. }

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2. O(log n) - 对数时间

• 含义：运行时间随输入规模迟钝增长，每次操纵将问题规模明显缩小。
  
  
• 示例：二分查找。
  
  1. public int binarySearch(int[] array, int target) {
  2.     int left = 0;
  3.     int right = array.length - 1;
  4.     while (left <= right) { // 每次循环规模减半
  5.         int mid = left + (right - left) / 2;
  6.         if (array[mid] == target) return mid;
  7.         else if (array[mid] < target) left = mid + 1;
  8.         else right = mid - 1;
  9.     }
  10.     return -1;
  11. }

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3. O(n) - 线性时间

• 含义：运行时间与输入规模成正比。
  
  
• 示例：遍历数组并打印每个元素。
  
  1. public void printArray(int[] array) {
  2.     for (int i = 0; i < array.length; i++) { // 循环 n 次
  3.         System.out.println(array[i]);
  4.     }
  5. }

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4. O(n log n) - 线性对数时间

• 含义<
  

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