1. 复杂度分析：如何分析算法的执行效率和资源消耗？ #
答：通过复杂度分析来评估算法的执行效率和资源消耗：
- 渐近时间复杂度分析来评估算法执行效率：找到影响数据规模的影响因子、找循环、嵌套，然后根据加法法则和乘法法则算出时间函数，忽略常数确定量级。时间复杂度一般有这些：常量阶O(1)、对数阶O(logn)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlogn)、平方阶O(n^2)。
- 资源消耗分析来评估资源消耗：找到影响数据规模的影响因子(一般是输入)、关注算法在执行过程中所需的额外存储空间、以及这些存储空间跟影响因子是否有成比例增长关系，确定量级。
详细知识体系见 算法复杂度分析
2. 复杂度分析：浅析最好、最坏、平均、平摊时间复杂度 #
答：如下：
- 最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。
- 最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。
- 平均情况时间复杂度就是，就是算各种情况时间和概率的加权平均，然后忽略常数确定量级，算出这段代码的时间复杂度。
- 平摊时间复杂度，基于摊还分析、分析算法中所有操作的平均时间；与一般的平均分析法不同，它不涉及概率的分析，可以保证最坏情况下每个操作的平均性能。
详细知识体系见 算法复杂度分析