時間複雜度和空間複雜度一般是針對算法而言，是衡量一個算法是否高效的重要標準。先糾正一個誤區，時間複雜度並不是算法執行的時間，再糾正一個誤區，算法不單單指冒泡排序之類的，一個循環甚至是一個判斷都可以稱之爲算法。其實理解起來並不衝突，八大排序甚至更多的算法本質上也是通過各種循環判斷來實現的。
時間複雜度指算法語句的執行次數。一個算法語句的執行次數最終都是可以通過函數f(n)來表示的，例如：
int x = 1;
while(x < 10){
x ++;
}
這裏的x++就是算法語句，其f(n)=10-x
for(int i = 0;i < n;i++){
for(int j = 0;j < n;j++){
System.out.println("-");
}
}
這裏的System.out.println就是算法語句，其f(n)如下圖
int i = 0;
while(i < n){
i ++;
}
i++即算法語句，被執行次數爲f(n)=n-i
理解了如何將算法語句執行次數通過函數表示出來，時間複雜度一眼就看出來了，有以下幾條規則
1.選取f(n)係數最大的項，如果係數都是負數，就選常數，那麼時間複雜度是常數階O(1)
2.根據第一條拿到係數最大項後，將係數化爲1，剩下的就是時間複雜度
3.一個算法可能有多條算法語句，即可能有多個循環判斷，時間複雜度的計算考慮最壞情況，即取最大的。
根據以上3個規則，前面三個例子的時間複雜度分別爲
空間複雜度就是一個算法在運行過程中臨時佔用的存儲空間大小，換句話說就是被創建次數最多的變量，它被創建了多少次，那麼這個算法的空間複雜度就是多少。舉個例子：
for(int i=0;i<n;++){
int temp = i;
}
和
int temp=0;
for(int i=0;i<n;i++){
temp = i;
}
前者空間複雜度就是O(n)，而後者空間複雜度就是O(1)常數階。很好理解，前者每循環一次都會重新創建一個temp對象，而後者只在循環外面創建了一個temp對象，每次循環只是給他不同的引用而已。所以有個規律，如果算法語句中就有創建對象，那麼這個算法的時間複雜度和空間複雜度一般一致，很好理解，算法語句被執行了多少次就創建了多少對象。
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