时间复杂度 : 描述一个算法执行的大概效率 ; 面试重点考察 ; 面试时对时间复杂度都有指定的要求 , 蛮力算法一般都会挂掉 ;
get() 直接读取下标，复杂度 O(1) add(E) 直接在队尾添加，复杂度 O(1) add(index, E) 在第n个元素后插入，n后面的元素需要向后移动，复杂度 O(n) remove() 删除元素后面的元素需要逐个前移，复杂度 O(n)
可以做耗时分析、内存占用的的分析。可以用 chrome devtools 的 Profiler，包括 performance 和 memory，分别拿到耗时和内存占用的数据，而且还可以用火焰图做可视化分析。
时间复杂度不是测量一个算法或一段代码在某个机器或者条件下运行所花费的时间。时间复杂度一般指时间复杂性，时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间，允许我们在不运行它们的情况下比较不同的算法。例如，带有O(n)的算法总是比O(n²)表现得更好，因为它的增长率小于O(n²)。
总的执行时间就是T(n) = (2n+2)*unit_time。 记为：T(n) = O(n)；
大 O 时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势， 所以，也叫作渐进时间复杂度（asymptotic time complexity），简称时间复杂度。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读6分钟本文为你整理了一些常见的机器学习算法的计算复杂度。 计算的复杂度是一个特定算法在运行时所消耗的计算资源（时间和空间）的度量。 计算复杂度又分为两类： 一、时间复杂度 时间复杂度不是测量一个算法或一段代码在某个机器或者条件下运行所花费的时间。时间复杂度一般指时间复杂性，时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间，允许我们在不运行它们的情况下比较不同的算法。例如，带有O(n)的算法总是比O(n²)表现得更好，因为它的增长率小于O(n²)。 二
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在“研究”操作系统（主要是容器这块）、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。今天这篇主要是讲算法的时间、空间复杂度，参考来源主要是王争老师的专栏《数据结构与算法之美》以及程序锅去年上课时老师的课件。
复杂度分析实在太重要了。复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。
1.数据结构和算法解决是 “如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。4.复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。
在开发中，我们会经常听到关于时间复杂度、空间复杂度相关词汇，如果你没有这方面的知识，你肯定会一脸懵逼。那什么是时间复杂度、空间复杂度还有我们又怎么去分析？首先我们先来弄清楚我们为什么需要做复杂度分析。
所以，需要一种方法，可以不受环境或数据规模的影响，粗略地估计算法的执行效率。这种方法就是复杂度分析。
最近会开始更新一个数据结构算法的学习系列，同时不定期更新 leetcode 的刷题。
Python生产力提升技巧不仅能帮助开发者更快速、更高效地编写代码，还能提升代码的性能和可读性。以下是10个实用的技巧，每个技巧配有具体应用场景、案例代码、时间复杂度和空间复杂度分析，以及使用前后的性能对比。
时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间，在软件开发中，时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序运行时间，通常用算法的操作单元数量来代表程序消耗的时间，这里默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。假设算法的问题规模为n，那么操作单元数量便用函数f(n)来表示，随着数据规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率呈现一定的关系，这称作为算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度，记为 O(f(n))，其中n指的是指令集的数目。
那么该如何估计程序运行时间呢，通常会估算算法的操作单元数量来代表程序消耗的时间，这里默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。
一 list内置操作的时间复杂度 接下来简单说明几个重要的list内置操作的时间复杂度： index[]索引可以获取list中相应索引位置的元素，时间复杂度为O(1)，表明通过一步操作就能够定位到索
不管是时间还是空间，它们的消耗程度都与输入的数据量高度相关，输入数据少时消耗自然就少。为了更客观地衡量消耗程度，我们通常会关注时间或者空间消耗量与输入数据量之间的关系。
设计算法时，时间复杂度要比空间复杂度更容易出问题，所以一般情况一下我们只对时间复杂度进行研究。一般面试或者工作的时候没有特别说明的话，复杂度就是指时间复杂度。
虽然计算机能快速的完成运算处理，但实际上，它也需要根据输入数据的大小和算法效率来消耗一定的处理器资源。要想编写出能高效运行的程序，我们就需要考虑到算法的效率。
一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准，身为开发者肯定会经常会听到这2个概念，但它们分别是什么意思呢? 其实这两个概念从字面意思上也能看出一二： 时间复杂度：就是说执行算法需
一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准，身为开发者肯定会经常会听到这2个概念，但它们分别是什么意思呢? 两个概念： 时间复杂度：就是说执行算法需要消耗的时间长短
此处的复杂度分析主要是指时间复杂度分析，算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。
时间复杂度 方法： 1、按效率从高到低排列： 2、取最耗时的部分 4个便利的法则： 对于一个循环，假设循环体的时间复杂度为 O(n)，循环次数为 m，则这个循环的时间复杂度为 O(n×m)。 void aFunc(int n) { for(int i = 0; i < n; i++) { // 循环次数为 n printf("Hello, World!\n"); // 循环体时间复杂度为 O(1) }} 时间复杂度为
当你在大数据环境中开发代码时，你一定遇到过程序执行好几个小时、甚至好几天的情况，或者是执行过程中电脑几乎死机的情况：
我以前的文章主要都是讲解算法的原理和解题的思维，对时间复杂度和空间复杂度的分析经常一笔带过，主要是基于以下两个原因：
我们该如何估计程序运行时间呢，我们通常会估计算法的操作单元数量，来代表程序消耗的时间， 这里我们默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。
算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。
学习任何一门知识的时候，我们需要分析清楚这门知识的核心是什么，从而在这个核心中我们可以得到什么。如果我们是盲目的吸收知识，其实很多知识我们都是在目前场景、工作、生活中无法使用的。也是因为学习之后无法运用，所以我们很快就会遗忘，或者是在学习的过程中很容易就会放弃。
算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。
算法复杂度分析的意义在于评估算法的执行效率，找出最优解决方案，是优化算法和改进程序性能的基础。通过对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以帮助我们预估该算法运行所需的资源，从而提高程序的性能。
程序是由一个个函数组成的，有些简单的由几个基础运算组成的函数大家一眼就能看出来它的时间复杂度，但是大部分函数没那么简单，只要函数里面涉及到了循环、外部函数调用甚至递归的时候它的时间复杂度就没那么容易分析啦。
前言 算法很重要，但是一般情况下做移动开发并不经常用到，所以很多同学早就将算法打了个大礼包送还给了老师了，况且很多同学并没有学习过算法。这个系列就让对算法头疼的同学能快速的掌握基本的算法。过年放假阶段玩了会游戏NBA2K17的生涯模式，没有比赛的日子也都是训练，而且这些训练都是自发的，没有人逼你，从早上练到晚上，属性也不涨，但是如果日积月累，不训练和训练的人的属性值就会产生较大差距。这个突然让我意识到了现实世界，要想成为一个球星（技术大牛）那就需要日积月累的刻意训练，索性放下游戏，接着写文章吧。 1.算法的
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前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇，今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢？请看本文一一道来。
时间复杂度怎么算？如何计算时间复杂度？ 时间复杂度分析的基本策略是：从内向外分析，从最深层开始分析。如果遇到函数调用，要深入函数进行分析。
今天聊聊算法，算法作为开发过程中重要的一份子，是我们编码的基础，遇到问题如果没有好的算法解决，程序也就没有好的性能可言了。所以好的算法，能让代码更省时间和空间，那怎么去计算算法所占用的时间和空间呢？这也就是我们今天要重点说的东西了——空间复杂度和时间复杂度。
算法很重要，但是一般情况下做移动开发并不经常用到，所以很多同学早就将算法打了个大礼包送还给了老师了，况且很多同学并没有学习过算法。这个系列就让对算法头疼的同学能快速的掌握基本的算法。过年放假阶段玩了会游戏NBA2K17的生涯模式，没有比赛的日子也都是训练，而且这些训练都是自发的，没有人逼你，从早上练到晚上，属性也不涨，但是如果日积月累，不训练和训练的人的属性值就会产生较大差距。这个突然让我意识到了现实世界，要想成为一个球星（技术大牛）那就需要日积月累的刻意训练，索性放下游戏，接着写文章吧。
代码功能是在一个无序数组中，找出param在数组中的位置，若没有找到，则返回-1。
作为一个合格的技术人员，算法是必备知识。可以这么说，虽然不懂算法的人并不会失业，但如果你想快速晋升摆脱业务工程师CRUD的命运就一定离不开算法。同时不管是对于工作还是面试都是非常有用的。
把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用内存大小，有很大局限性：
经过数据结构与算法先导篇的洗脑，不知道大家对数据结构与算法重要性的认知有没有上了一层台阶。(虽然阅读量少的可怜)。没看过的建议先去看先导篇前端如何搞定数据结构与算法(先导篇)
Big O notation大零符号一般用于描述算法的复杂程度，比如执行的时间或占用内存（磁盘）的空间等，特指最坏时的情形。
排序也称排序算法(Sort Algorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。
数据结构与算法是计算机专业必修课，但是对于前端工程师来说，沉浸在业务代码之中很少会和算法直接打交道，甚于说根本不需要用到什么算法。那么我们为什么要学习算法，意义何在？不会算法活不是一样能干。把一件事情做到极致是非常必要的职业心态，这离不开数据结构和算法。另一方面，再说面试，这和在学生时代为什么要学数理化是一个道理，考试要考，你就要学。面试造火箭，工作拧螺丝，面试官通过问几道算法题了解你的编程和逻辑思维能力并不奇怪。
时间复杂度是一种描述算法执行时间随着输入规模增长而变化的度量。它用大O符号（O）来表示，表示算法执行时间的上界。时间复杂度描述的是算法执行时间与输入规模的增长趋势，而不是具体的执行时间。因此，时间复杂度是一种抽象的度量，用来评估算法的效率。
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