[極客時間] 時間複雜度和空間複雜度分析

常用網站：
算法可視化動畫演示
https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorithms.html

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常見的幾種時間複雜度

O(x)	英文釋義	中文釋義
O（1）	Constant Complexity	常數複雜度
O（log n）	Logarithmic Complexity	對數複雜度
O（n）	Linear Complexity	線性時間複雜度
O（n^2）	N square Complexity	平方D
O（n^3）	N cubic Complexity	立方
O（2^n）	Exponential Growth	指數
O（n！）	Factorial	階乘

注意：

1. 只看最高複雜度的運算。
2. O(x)前面的常數係數被選擇性忽略，比如O(n)時間複雜度，可以運行2n次

時間複雜度曲線

遞歸狀態的時間複雜度分析
例題：求斐波那契數列

分析思路：以fib(6)爲例：

共有2^6次計算
改進方法：
a. 添加一個緩存機制
b. 使用循環

主定理


空間複雜度

1. 代碼中開了數組，則數組長度基本上就是空間複雜度
2. 遞歸深度

參考文檔：

1. 如何理解算法時間複雜度的表示法，例如 O(n²)、O(n)、O(1)、O(nlogn) 等？ https://www.zhihu.com/question/21387264
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Master_theorem_(analysis_of_algorithms)
3. https://zh.wikipedia.org/wiki/主定理