1、数据结构：计算机存储、组织数据的方式
栈、队列、链表、集合、字典、树、图、堆
2、算法：一系列解决问题的清晰指令
3、时间复杂度: 描述该算法的运行时间
image.png
- O(1) 只执行一次
let i = 0;
i += 1
- O(n) 执行n次
for(let i = 0; i < n; i++){
console.log(i)
}
- O(1) + O(n) = O(n) 时间复杂度先后排列，要相加，取增长趋势更快的时间复杂度
let i = 0;
i += 1;
for(let j = 0; j < n; j++){
console.log(j)
}
- O(n) * O(n) = O(n^2) 时间复杂度嵌套，要相乘
for(let i = 0; i < n; i++){
for(let j = 0; j < n; j++){
console.log(i, j)
}
}
- O(logN)
let i = 1;
while(i < n) {
console.log(i)
i *= 2
}
4、空间复杂度：在运行过程中临时占用的存储空间大小
- O(1)
let i = 0;
i += 1
- O(n)
const list = []
for(let i = 0; i<n; i++){
list.push(i)
}
- O(n^2) 矩阵
const matrix = []
for(let i=0; i<n; i++){
matrix.push([])
for(let j = 0; j < n; j++){
matrix[i].push(j)
}
}
