我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法，效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。但实际测试难以排除测试环境的干扰因素又耗费资源，所以采用理论估算。这种估算方法被称为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。
它描述了随着输入数据大小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。
我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法，效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。但实际测试难以排除测试环境的干扰因素又耗费资源，所以采用理论估算。这种估算方法被称为渐近复杂度分析（asymptotic complexity analysis），简称复杂度分析。
它描述了随着输入数据大小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。“时间和空间资源”分别对应时间复杂度（time complexity）和空间复杂度（space complexity）。