空间时间复杂度

算法效率包括时间上的效率（时间复杂度）和空间上的效率（空间复杂度）两个部分

时间复杂度：用来衡量一个算法的运行速度，即，算法中的基本操作的执行次数。

空间复杂度：算法在运行过程中临时占用存储空间大小的衡量。

注：在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况。

下面举两个最典型的例子作为说明：

#include <stdio.h>
 long long Factorial (size_t k)
 {
  return k<2 ? 1 : Factorial(k-1)*k;
 }
int main ( )
{
  printf ("%d\n",Factorrial(6));
  return 0;
}

在递归调用求k的阶乘时，由于总共递归调用了k次，开辟了k个栈帧，而且每个栈帧使用了常数个间，所
以时间复杂度为O（N），空间复杂度为O（N）。
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#include <stdio.h>
long long Fibonacci (size_t k)
{
 return k<2 ? k : Fibonacci (k-1) + Fibonacci (k-2);
}
int main ( )
{
 printf ("%d ",Fibonacci(10));
 return 0;
}

在求斐波那契函数时，可以把每次对fibonacci(k)的调用整体上看做是一个二叉树，由于二叉树的结点最多
有(2^n - 1)个，即遍历完所有的结点的个数为(2^n - 1)。
所以，时间复杂度为O（2^n）,空间复杂度为O（N）。