复杂度也叫渐进复杂度，包括时间复杂度和空间复杂度，用来分析算法执行效率(存储空间(空间复杂度)与执行时间(时间复杂度)）与数据规模之间的增长关系，可以粗略地表示，越高阶复杂度的算法，执行效率越低。常见的复杂度并不多，从低阶到高阶有：O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n2 )

    注:空间复杂度，是指除了原本的数据存储空间外，算法运行还需要额外的存储空间度

    常见时间与空间复杂度描述：
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    注：在对数阶时间复杂度的表示方法里，我们忽略对数的“底”，统一表示为 O(logn)

    常见复杂度的执行与数据规模的关系抽象图：
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