程序复杂度

参考：知乎 算法的时间与空间复杂度

时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。

常用的时间复杂度

从上往下越来越复杂

• 常数阶 O(1)
  无论多少代码，只有没有循环等结构，复杂度均为O(1)。

  let i = 1
  let j = 2
  ++i
  j++
  let m = i + j

• 对数阶 O(logN)，log以2为底
  索引每次循环*2，即使log2(n)次
  二分查找也是一个典型的对数阶复杂度，每查找一次就排除一半，n个数据只需要查找log2(n)次

  for (let i = 0; i < len; i++) {
    i = i * 2
  }

• 线性阶 O(n)
  简单一层循环，执行n遍，复杂度为O(n)

  for(let i = 0; i < n; i++){
    // ...
  }

• 线性对数阶 O(n * logN)
  外面一层循环，连一层二分循环

  for(let i = 0; i < n; i++){
    for(let j = 0; j < m; j++){
      j = j * 2
    }
  }

• 平方阶 O(n^2)
  简单两层循环，执行n^2遍，复杂度为O(n^2)

  for(let i = 0; i < n; i++){
    for(let j = 0; j < m; j++){
      // ...
    }
  }

• 立方阶 O(n^3)
  同上

• k次方阶 O(n^k)
  同上

• 指数阶 O(2^n)
  略

常用的空间复杂度

待补充…

参考：知乎 算法的时间与空间复杂度