算法的时间复杂度和空间复杂度

 1.算法的时间复杂度：基本操作的执行次数

 举例：

def aa(n):
    i = 1
    j = 100
    while (i < n):
        j += 1
        i += 2

多数情况下 ，取最深层循环内的语句所描述的操作作为基本操作
如上，j += 1， i += 2都可以作为基本操作

1+2m+k=n
m = (n-1-k)/2
可知：时间复杂度T(n)=O(n)
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2.算法的空间复杂度：算法运行所需的内存空间

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