02_复杂度分析
说到底数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，对应的分别是“时间复杂度”和“空间复杂度”。
复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。
为什么需要进行程序的复杂度分析
事前分析法：
在写程序之前，对问题进行性能分析，需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。在动手编码之前就考略到代码的运行性能，选取合适的数据结构与算法，进行优化。
大O复杂度表示法
算法的执行效率，初略的讲，就是算法代码执行的时间。
所有代码的执行时间T(n)与每行代码的执行次数f(n)成正比。即执行时间与执行次数的正比
公式：
T(n) = O(f(n))
这就是大O时间复杂度表示法。
注意：大O时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以，也叫做渐进时间复杂度，简称时间复杂度。
几种常见的时间复杂度实例分析
空间复杂度分析
空间复杂度：
全称渐进空间复杂度，表示算法的存储空间与数据规模之间的增长关系。即运行程序需要借助的额外空间
总结
标签：02,分析,数据结构,复杂度,算法,时间,执行 来源： https://www.cnblogs.com/l12138h/p/16392034.html
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