时间复杂度和空间复杂度是算法分析的两个重要指标，它们可以帮助我们评估算法的效率和优化算法的实现。以下是两者的具体计算方式及相关要点：
1. 时间复杂度
时间复杂度表示算法运行时间与问题规模的增长率之间的关系，通常用 O(n) 来表示。具体计算方法如下：
- 找出算法中最耗时的基本操作，作为一个单位时间（记做 t）
- 计算基本操作被执行的次数（记做 n）
- 根据基本操作的执行次数和单位时间，得出时间复杂度（即最坏情况下耗时）
需要注意的是：
- 仅关注时间复杂度而不考虑运行时间常数是有局限性的，因此需综合考虑；
- 时间复杂度的“n”通常指输入规模或数据量大小，可能有多个诠释，需明确。
2. 空间复杂度
空间复杂度表示算法在解决问题时所需的空间资源与问题规模的增长率之间的关系，通常也用 O(n) 表示。具体计算方法如下：
- 通过代码结构分析算法时所声明的存储变量（不包含函数调用栈内的空间）
- 计算存储变量占用的空间大小（假设每个变量占一定空间）
- 根据存储变量占用空间总大小和输入规模，得出空间复杂度
需要注意的是：
- 空间复杂度不考虑常数项、指数项，重点关注随着问题规模增长而增长的次数级别；
- 空间复杂度有时与时间复杂度并不相互影响，需逐个分析。
以上是时间复杂度和空间复杂度的计算方式及相关要点，有助于我们评估算法效率并优化算法实现。
