每种编程语言都有自己独特的语法，但是相对于计算机来说，数据结构和算法是通用的。什么是复杂度？时间复杂度和空间复杂度又是如何的定义的？本文就简单讲一讲。

#一、什么是复杂度？

• 程序执行时需要的计算量和内存空间(和代码是否简洁无关)
• 复杂度是 数量级 (方便记忆、推广)，不是具体的数字
• 一般针对一个具体的算法，而非一个完整的系统

#二、时间复杂度

时间复杂度： 程序执行时需要的计算量(CPU)

• O(1)一次就够(数量级 )
• O(n)和传输的数据量一样(数量级)
• O(n^2)数据量的平方(数量级)
• O(logn)数据量的对数(数量级)
• O(n*logn)数据量*数据量的对数(数量级)

#三、空间复杂度

空间复杂度： 程序执行时需要的内存空间

• O(1)有限的可数的空间(数量级)
• O(n)和输入的数据量相同的空间(数量级)

#四、现状

前端开发：重时间、轻空间

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#《数据结构与算法》系列

1. 什么是算法复杂度
2. 堆(heap)、栈(stack)、队列(queue)
3. 把一个数组旋转k步
4. 判断字符串是否括号匹配
5. 数组、栈、链表、队列结构与对比
6. 用两个栈实现一个队列
7. 反转单向链表
8. 用链表实现队列
9. 二分查找
10. 查找两数之和

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