1、复杂度也叫渐进复杂度，包括时间复杂度和空间复杂度，用来分析算法执行效率与数据规模之间的增长关系。
2、常见的从低阶到高阶的复杂度为：O(1)→O(logn)→O(n)→O(nlogn)→O(n²)。
3、时间复杂度的分析方法有：
（1）只关注循环执行次数最多的一段代码。
（2）加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度。
（3）乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积。
4、复杂度的量级可以分为两类：多项式量级和非多项式量级。非多项式量级有两个：O(2n)和O(n!)，当n越来越大时，NP是非常低效的算法。
5、同一段代码，在不同的输入情况下，复杂度量级可能不一样，可以分为以下几种：
最好情况时间复杂度、最坏情况时间复杂度、平均情况时间复杂度、均摊时间复杂度。