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之前在面试的时候，面试官问了我一句，你知道什么是时间复杂度和空间复杂度吗？

这直接给我问懵了，虽然这东西天天在嘴巴上跑，但是要我用一个很通俗易懂的语言来讲讲，我真的不知道。

那么我们就来说说吧：

时间复杂度和空间复杂度一般都是在算法上出现的一个衡量值，是对一个算法是否高效的一个标准。其实之前一直有个误解，就是时间复杂度就是算法的运行周期的时间。其实这是错误的。并且对于算法来说，一个for就是一个算法，一个1-2-x-y=1，也是一个算法，对于我们了解的八大排序算法，都是算法，对于根本来说，八大排序算法都是循环本质实现的。

时间复杂度

对于时间复杂度是指的算法语句的执行次数。一个算法语句的执行次数最终都是可以通过函数f(n)来形容的。

就比如：

int i = 0;while(i < 100){  i++;}

这里的i++就是算法语句，那么其f（n） = 100 - i -1；就可以知道他的时间复杂度了。

for(int i = 0; i < n; i++){    for(int j = 0; j < n; j++){        System.out.println("-");    }}

这输出语句就是算法语句，那么f(n)就是：f(n) = n * n = n的平方。

int i = 0;while(i < n){    i++;}

这里的i++;为算法语句，那么f(n)就是 f(n) = n - i - 1;

那么理解了如何将算法语句执行次数通过函数表示出来，时间复杂度一眼就可以看出来了，有以下几条规则

（1）选取f(n)系数最大项，如果系数都负数，那么就选择常数，那么时间复杂度就是常数阶O(1)

（2）跟进第一条拿到系数最大项后，将系数化为1，剩下的就是时间复杂度。

（3）一个算法可能有多条算法语句，即可能有多个循环判断，时间复杂度的计算考虑最坏情况，即取最大值。

根据以上3个规则，那么就可以对前三个例子分别得出对应的时间复杂度为：

（1）O(1)   （2）O(n的平方)    （3）O(n)

空间复杂度

空间复杂度就是一个算法在运行过程中临时占用的存储空间大小，换句话说，就是被创建次数最多的变量，他被创建了多少次，那么这个算法的空间复杂度就是多少。eg：

for(int i = 0; i < n; i++){    int temp = i;}andint temp = 0;for(int i = 0; i < n; i++){    temp = i;}

那么两者的区别很明显的了，前者的空间复杂度就是O(n)，因为temp变量再不断的被创建n次。那么后者就是在循环之前就声明好了一个变量，开辟了一个内存空间，那么在循环中，只是不断的将此变量的地址值指向i的内存地址。只是一个引用的操作，所以，如果算法语句中，有创建对象，那么这个算法的时间复杂度和空间复杂度一般来说就是一致的。

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