算法復雜度是衡量算法性能的重要指標，它描述了算法在處理輸入數據時所需要的資源消耗情況。常用的算法復雜度計算方法有時間復雜度和空間復雜度。

時間復雜度是指算法執行所需要的時間與輸入規模之間的關系。通常用大O符號表示，表示算法執行時間的增長趨勢。常見的時間復雜度有：

1. 常數時間復雜度（O(1)）：無論輸入規模大小，算法的執行時間都是固定的，不隨輸入規模的增加而增加。

2. 線性時間復雜度（O(n)）：算法的執行時間與輸入規模成線性關系，隨著輸入規模的增加而線性增加。

3. 對數時間復雜度（O(log n)）：算法的執行時間與輸入規模的對數成正比，隨著輸入規模的增加而增加，但增長速度較慢。

4. 平方時間復雜度（O(n^2)）：算法的執行時間與輸入規模的平方成正比，隨著輸入規模的增加而快速增加。

5. 指數時間復雜度（O(2^n)）：算法的執行時間隨著輸入規模的增加呈指數級增長，是一種非常低效的算法。

空間復雜度是指算法執行所需要的額外空間與輸入規模之間的關系。同樣用大O符號表示，表示算法所需額外空間的增長趨勢。常見的空間復雜度有：

1. 常數空間復雜度（O(1)）：算法所需額外空間是固定的，不隨輸入規模的增加而增加。

2. 線性空間復雜度（O(n)）：算法所需額外空間與輸入規模成線性關系，隨著輸入規模的增加而線性增加。

3. 對數空間復雜度（O(log n)）：算法所需額外空間與輸入規模的對數成正比，隨著輸入規模的增加而增加，但增長速度較慢。

在計算算法復雜度時，需要考慮算法中循環、遞歸、條件判斷等語句的執行次數，以及數據結構的使用情況等因素。通過分析算法的復雜度，可以評估算法的效率和可行性，并選擇合適的算法來解決問題。

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