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在复杂度理论中不使用通常的时间单位(秒、分等)，因为它们过于依赖于特定计算机的选择和技术的演变。例如，今天的计算机执行算法的速度明显快于20世纪60年代的计算机; 然而，这不是算法的固有特征，而是计算机硬件技术进步的结果。复杂度理论旨在量化算法的内在时间需求，也就是算法对任何计算机的基本时间约束。这是通过统计在计算过程中执行的基本操作数量来实现的。这些基本操作假定在给定的机器上占用常量时间(即不受输入大小的影响) ，通常被称为步骤。

在复杂度理论中不使用通常的时间单位(秒、分等)，因为它们过于依赖于特定计算机的选择和技术的演变。例如，今天的计算机执行算法的速度明显快于20世纪60年代的计算机; 然而，这不是算法的固有特征，而是计算机硬件技术进步的结果。复杂度理论旨在量化算法的内在时间需求，也就是算法对任何计算机的基本时间约束。这是通过统计在计算过程中执行的基本操作数量来实现的。这些基本操作假定在给定的机器上占用常量时间(即不受输入大小的影响) ，通常被称为步骤。

===空间===

===空间===

在'''排序 sorting'''和'''搜索 searching'''中，通常考虑的资源是需要做几次''比较大小''。如果数据组织得当，这通常是一个很好的时间复杂度测量方法。

在'''排序 sorting'''和'''搜索 searching'''中，通常考虑的资源是需要做几次''比较大小''。如果数据组织得当，这通常是一个很好的时间复杂度测量方法。

==复杂度：输入规模的函数==

==复杂度：输入规模的函数==