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算法复杂度计算器
分析算法时间复杂度和空间复杂度，提供优化建议
算法代码
行数: 1 | 字符数: 0
算法参数
复杂度可视化
算法对比
复杂度分析
时间复杂度 O(n)
执行时间与输入规模线性增长
n=1000:1000
n=10000:10000
n=100000:100000
空间复杂度 O(1)
空间使用恒定，不随输入规模变化
n=1000:1
n=10000:1
n=100000:1
性能建议
复杂度参考表
| 复杂度 | 说明 | n=10³ | n=10⁶ | n=10⁹ |
|---|---|---|---|---|
| O(1) | 常数时间 | 1 | 1 | 1 |
| O(log n) | 对数时间 | 10 | 13 | 17 |
| O(n) | 线性时间 | 1K | 10K | 100K |
| O(n log n) | 线性对数时间 | 10K | 130K | 1.7M |
| O(n²) | 平方时间 | 1M | 100M | 10B |
| O(n³) | 立方时间 | 1B | 1T | 1000T |
| O(2ⁿ) | 指数时间 | ∞ | ∞ | ∞ |
| O(n!) | 阶乘时间 | ∞ | ∞ | ∞ |
优化策略
📈 时间优化:
- 使用更高效的算法和数据结构
- 减少不必要的循环嵌套
- 避免重复计算，使用缓存
- 选择合适的搜索策略
💾 空间优化:
- 避免不必要的数据复制
- 使用原地算法减少内存分配
- 及时释放不需要的变量
- 选择合适的数据结构大小
⚡ 综合优化:
- 权衡时间和空间复杂度
- 根据实际问题选择合适的算法
- 考虑硬件特性和缓存效果
- 使用预处理和并行计算