在编程的世界里，算法就像是一场马拉松，而时间复杂度和空间复杂度则是衡量这场马拉松表现的重要指标！🤔🧐

一、时间复杂度是什么？

时间复杂度用来描述算法执行所需的时间长短。简单来说，它反映了算法效率的高低。比如冒泡排序，虽然代码看起来简单，但当数据量增大时，其时间复杂度会迅速攀升，达到O(n²)。相比之下，快速排序就显得高效多了，时间复杂度为O(n log n)，简直是速度与激情的结合！🚀💨

二、空间复杂度又如何？

空间复杂度关注的是算法运行过程中需要额外占用的存储空间。有些算法为了提升速度，可能会牺牲内存资源，例如递归算法常常伴随着较大的栈空间开销。因此，在设计算法时，我们需要在时间和空间之间找到平衡点，就像在鱼和熊掌之间做选择一样纠结！🐟🐻

掌握好这两点，你就能写出既快又省的好代码啦！💪🔥