算法的复杂度

根据算法所需的相对时间量或相对空间量对算法进行分类, 并指定时间/空间需求量随输入大小的变化而变化, 非常方便。

1. 时间复杂度：程序的运行时间取决于输入大小。
2. 空间复杂度：某些形式的分析可以根据算法完成任务所需的空间来完成。在计算机存储空间有限的早期计算中, 这种空间复杂性分析至关重要。在考虑此算法时, 分为需要额外空间来完成其工作的算法和需要就地工作的算法。

但是如今, 由于计算机上（内部或外部）的空间已足够, 一天的空间问题很少发生。

大致而言, 我们实现了以下类型的分析-

• 最坏情况：f（n）由在大小为n的任何实例上执行的最大步数定义。
• 最佳情况：f（n）由在大小为n的任何实例上执行的最小步骤数定义。
• 平均情况：f（n）由在大小为n的任何实例上执行的平均步数定义。