时间复杂度

  • 一个函数O(1),O(n),O(logn)
  • 定性描述该算法的运行时间
  1.  O(1)
  2.  let i = 1;
  3.  i += 1;
  4.  //每次只执行一次
  6. O(n)
  7.  for(let i=0;i<10;i++){
  8.    console.log(i)
  9.  }
  11. O(logN)
  12. let i = 1;
  13. while(i<n){
  14.   i*=2
  15. }

O(n)+O(1) = O(n)
O(n)*O(n) = O(n^2)

空间复杂度

  • 一个函数O(1),O(n),O(n^2)
  • 算法在运行中占用存储空间的大小的度量(代码占用的存储空间越小代码就越好)
  1.   O(1)
  2.   let i = 1; //单个变量占用的内存永远是1，恒定的内存
  3.   i += 1;
  5.   O(n)
  6.   let list = [];
  7.   for(let i=0;i<10;i++){
  8.     list.push(i)
  9.   }
  11.   O(n^2)//二维数组（矩阵）
  12.   let motrix = [];
  13.   for(let i=0;i<n;i+=1){
  14.     motrix.push([]);
  15.     for(let j=0;j<n;j+=1){
  16.        motrix[i].push(j);
  17.     }
  18.   }