关于时间复杂度与空间复杂度

时间复杂度：即算法中执行基本操作的次数,对于非递归算法，主要是建立算法的基本操作的执行次数的求和表达式，然后确定“和函数”的增长次数。而对于递归算法，主要是建立算法的基本操作执行次数的递推关系式，然后确定他的增长次数。

空间复杂度：即运行所需要的额外存储空间数量。

常见的算法渐进效率类型：

0(1) : 即常量 

O(log n):即对数

O(n):即线性，常见的如顺序表查找

O(n log n):常见的如合并排序和快排的平均效率

O(n!):即阶乘，完全排列算法

 

附：一道比较典型的笔试题目：一个未排序的整数数组，有正数也有负数，输出一个负数在前面，整数在后面的数组，正负数无序，要求时间复杂度o(n),空间复杂度o(1)

例如

input 1,-1,4,9,-3  

output -1,-3,1,4,9

解法：

思路一：

　　while(head<end){

　　　　　　while(a[head]<0)

　　　　　　　　head++;

　　　　　　while(a[end]>0)

　　　　　　　　end--;

　　　　　　exchange(a[head],a[end])

　　}

 

思路二：

　　通过类链表的形式实现，即从头开始判断是否是正数，如果是就往后移动一位，继续判断，如果不是就把其移动到最前面非正数为止。如下：

       第0遍：1,-1,4,9,-3

　　　　　　-1,1,4,9,-3

　　　　　　-1,-3,1,4,9