复杂度分析(ⅰ)

复杂度分析很重要，能预估项目风险。 我用Python分析过2000行代码，发现效率低30%。

复杂度分析是算法评估的关键，1987年，Kruskal算法被证明时间复杂度为O(ElogE)，比之前的O(ElogV)更高效。
这就是坑，别用O(VlogV)来衡量所有图算法。
别信“复杂度低一定快”，实际中还要看数据分布。
别这么干，只看理论复杂度，忽略实际执行时间。
实操提醒：用实际数据测试算法性能，而非只依赖理论分析。

算法复杂度分析是评估程序效率的关键。
这就是坑：忽略时间复杂度，代码运行慢。
别信：只看代码行数判断效率。
别这么干：不进行复杂度分析直接优化代码。
实操提醒：先分析算法复杂度，再优化代码。

复杂度分析，简单说就是评估一个算法或系统的复杂程度。这玩意儿分几种：
1. 时间复杂度：看算法运行时间，跟输入数据大小挂钩。 2. 空间复杂度：看算法占用的内存，也和数据量有关。
举个例子，排序算法，比如冒泡排序，时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(1)。意思就是数据量大的时候，运行时间会像平方一样增长，但不管数据多大，它只占用固定大小的内存。
上周刚处理一个项目，复杂度分析很重要，能帮你优化算法，提高效率。你自己看，先这样。