一个算法的复杂度可以用时间和空间来衡量。在这个语境下，"time"和"space"分别指什么？
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通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
本章介绍计算机工作原理的基础概念。从二进制数学基础、CPU 和内存等关键部件，到编程语言的演进，带您了解计算机如何处理指令，以及解释型语言与编译型语言的区别。
本章将带您深入算法——计算机用来解决问题的指令集。内容包括算法类型概览、时间与空间复杂度的重要性，以及结合实际的排序与搜索案例练习。您还将学习如何使用 Big-O 表示法评估算法效率。
当前练习
本章探讨计算机可计算性的边界。您将学习自动机、图灵机等形式化模型，了解计算复杂性（包括 P 与 NP），并发现其在密码学、机器学习与量子计算等领域的现实应用。
