Каким образом определяется временная и пространственная эффективность алгоритмов?

Временная эффективность алгоритма измеряется количеством операций или шагов, которые он выполняет, обычно в зависимости от размера входных данных. Это часто выражается в терминах асимптотической сложности, например, O(n), O(log n), O(n²), где n — размер входа.

Пространственная эффективность отражает количество памяти, которое алгоритм использует во время выполнения, также в зависимости от размера входных данных.

Например, если у вас есть алгоритм сортировки списка из n элементов, временная сложность может быть O(n log n), а пространственная — O(n) или O(1), в зависимости от реализации.

В Python можно оценить временную эффективность с помощью модуля timeit, а пространственную — с помощью sys.getsizeof или специализированных профайлеров.