（数据结构）时间复杂度和空间复杂度详解_数据结构 时间空间复杂度

介绍时间复杂度和空间复杂度之前，我们先了解一个概念，什么是算法效率？
算法效率：
算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。

时间复杂度
1.概念
时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。一 个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。
2.大O的渐进表示法

 // 请计算一下Func1基本操作执行了多少次？ 
 void Func1(int N) 
 {
    
 int count = 0; 
 for (int i = 0; i < N ; ++ i)
 {
       
      for (int j = 0; j < N ; ++ j)    
      {
           
           ++count;   
      } 
 } 
 for (int k = 0; k < 2 * N ; ++ k) 
 {
   
      ++count;
 }
 
int M = 10; 
while (M--) 
{
       
      ++count;
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