我自己总结的算法的时间复杂度与空间复杂度
算法的空间复杂度就是对于物理内存的使用量，平常循环的话占用的物理内存一直都是那么多，是不会发生变化的；而当涉及到函数调用或者其他什么调用的时候，需要不停分配内存，比如递归次数很多的时候空间复杂度是非常大的。
算法的时间复杂度：我们要尽量让时间复杂度的上限小一点，下限大一点，这样算法的稳定性会更好。
下面是各个时间复杂度的比较情况：
N！是数量级最恐怖的一种，一个好的算法数量级绝对不可以到N！这种程度。
算法的空间复杂度就是对于物理内存的使用量，平常循环的话占用的物理内存一直都是那么多，是不会发生变化的；而当涉及到函数调用或者其他什么调用的时候，需要不停分配内存，比如递归次数很多的时候空间复杂度是非常大的。
算法的时间复杂度：我们要尽量让时间复杂度的上限小一点，下限大一点，这样算法的稳定性会更好。
下面是各个时间复杂度的比较情况：
N！是数量级最恐怖的一种，一个好的算法数量级绝对不可以到N！这种程度。