算法复杂度计算
在线算法复杂度计算工具，支持时间与空间复杂度估算、曲线可视化和优化建议输出，便于代码评审与性能预检
算法代码
算法类型
复杂度可视化
复杂度分析
时间复杂度O(n)
空间复杂度O(1)
性能建议
0 条建议已就绪，输入代码可实时分析复杂度
工具说明
算法复杂度计算工具用于根据代码结构与算法类型快速估算时间复杂度、空间复杂度，并生成可执行优化建议，适用于算法学习、题解复盘、代码评审与性能预检场景。
核心功能
- 支持多类算法场景的复杂度估算与对比展示。
- 支持代码输入后实时分析，并展示复杂度计算示例。
- 支持复杂度曲线可视化，便于观察规模增长趋势。
- 支持按优先级输出性能优化建议与改写方向。
使用步骤
- 选择算法分类并输入或加载示例代码。
- 点击分析或实时查看复杂度评估结果。
- 结合建议区优先处理高优先级性能问题。
- 在目标数据规模下做基准测试并迭代优化。
复杂度参考表
| 复杂度 | 说明 | n=10³ | n=10⁶ |
|---|---|---|---|
| O(1) | 常数时间 | 1 | 1 |
| O(log n) | 对数时间 | 10 | 20 |
| O(n) | 线性时间 | 1K | 1M |
| O(n log n) | 线性对数时间 | 10K | 20M |
| O(n²) | 平方时间 | 1M | 1T |
| O(2ⁿ) | 指数时间 | ∞ | ∞ |
优化策略
时间复杂度
- 优先选择更高效的数据结构和算法模型。
- 减少不必要的循环嵌套与重复遍历。
- 将重复子问题改为缓存或动态规划。
空间复杂度
- 降低中间数组复制次数，复用临时变量。
- 按需申请内存，避免过度预留。
- 递归场景关注调用栈深度与对象分配。
优化策略
- 综合评估时间与空间，不盲目追求单项最优。
- 结合实际输入规模做基准测试与压测。
- 先保证正确性，再做可测量的性能优化。
常见问题
- 结果是否绝对准确：工具基于规则估算，需结合实现细节复核。
- 为什么同类代码结果不同：循环深度、递归分支和数据复制会影响评估。
- 图表代表什么：展示复杂度随输入规模变化的增长趋势。
- 会上传代码吗：不会，分析与绘图在浏览器本地完成。
隐私说明
本工具不会上传你的算法代码，复杂度分析、建议生成和可视化计算均在本地浏览器执行。