在上大学的时候，我们就接触到了数据结构和算法这一门或几门课程。在还未上手之前，多多少少会觉得比较的棘手，因为它有一定的学习难度。想必很多一起学习的同学跟我有同样的感觉。在以理论为主的学习过程中，数据结构和算法还是存在一定的驾驭难度。想必我们也可以看出数据结构和算法的重要性。这里我们抛出两个重要的理论知识，那就是时间复杂度和空间复杂度。
一般来说，时间复杂度是衡量一个算法运行时间长短的指标，它反映了程序执行的步骤与输入数据之间的关系。在计算时间复杂度时，我们通常关注算法运行时间随输入数据规模增长的变化趋势，而不是具体的执行时间。
简单来说，时间复杂度通常用大O表示法来描述。这种表示法会忽略掉常数因子和低阶项，只关注最高阶项，因为在输入规模很大时，最高阶项对算法运行时间的影响最为显著。
举例说明, 算法的时间复杂度类别由一下几种情况：
O(1)：常数复杂度，算法的执行时间不随输入数据的大小变化而变化。
O(log n)：对数复杂度，算法的执行时间是输入数据大小的对数函数，通常见于二分查找。
O(n)：线性复杂度，算法的执行时间与输入数据的大小成正比，例如简单查找。
O(n log n)：线性对数复杂度，常见于快速排序和归并排序。
O(n^2)：平方复杂度，通常见于简单的双层循环算法，如冒泡排序。
O(n^3)：立方复杂度，通常见于三层嵌套循环算法。
O(2^n)：指数复杂度，算法的执行时间随数据规模的增加而呈指数增长，例如递归计算斐波那契数列。
O(n!)：阶乘复杂度，随着n的增加，执行时间的增加速度非常快，通常见于解决旅行商问题的算法。
固定空间：这部分空间不随问题规模变化，例如变量和常量所占用的空间。变量空间：这包括动态分配的空间和递归栈空间，它会随着问题规模的变化而变化。总空间需求：算法总的空间需求是固定空间和变量空间的总和。
时间复杂度和空间复杂度，是我们学习数据结构和算法时绕不开的话题或概念。如果在学习的过程中，没有彻底的理解其中的工作原理，学起来会让人觉得云里雾里的感觉。这是需要下功夫的。万丈高楼平地起，学习算法的过程也是一样，一步一个脚印，必须要有稳扎的基础功底才行。
