平均时间复杂度和最坏时间复杂度#

平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下，该算法的运行时间。 最坏情况下的时间复杂度称最坏时间复杂度。一般讨论的时间复杂度均是最坏情况下的时间复杂度。 这样做的原因是：最坏情况下的时间复杂度是算法在任何输入实例上运行时间的界限，这就保证了算法的运行时间不会比最坏情况更长。 平均时间复杂度和最坏时间复杂度是否一致，和算法有关 (如图：)。

基本介绍#

类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度 (Space Complexity) 定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模 n 的函数。 空间复杂度 (Space Complexity) 是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模 n 有关，它随着 n 的增大而增大，当 n 较大时，将占用较多的存储单元，例如快速排序和归并排序算法就属于这种情况 在做算法分析时，主要讨论的是时间复杂度。从用户使用体验上看，更看重的程序执行的速度。一些缓存产品 (redis, memcache) 和算法 (基数排序) 本质就是用空间换时间.

用户也不知道你的程序他用了多少空间

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