算法的时间复杂度和空间复杂度

计算算法的时间所消耗的时间，一般有两个方案：

1.事后统计的方法,这个不可靠，1.想对算法所消耗时间进行测评，必须先依据算法的编制的程序让它实际运行 2.所测时间依赖与计算机的硬件软件等因素，有时容易掩盖算法本身的优势

2.事前统计的方法,人们通常采用的方法。一个高级语言编写的程序在计算机上运行所消耗的时间有4大因素：1.算法采用的策略、方法，2.编译代码的质量，3.硬件的执行指令的速度，4.问题的规模

时间复杂度：

一个经验规则：其中c是一个常量，如果一个算法的复杂度为c 、 log₂n 、n 、 n*log₂n ,那么这个算法时间效率比较高 ，如果是2ⁿ ,3ⁿ ,n!，那么稍微大一些的n就会令这个算法不能动了

空间复杂度：一个算法的空间复杂度定义为该算法所消耗的存储空间，一个算法在计算机中所占用的空间包括：1.存储算法本身所占用的空间 2.算法输入输出所占用的空间 3.运行过程中临时占用的空间

js实现斐波那契数列

function fn(n){

            if(n <= 2){

                return n

            }else{

                return fn(n-1) + fn(n-2)

            }

}