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