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复杂度是我们衡量一个算法好坏的重要的标准。在算法竞赛中，我们通常关注于算法的时间复杂度和空间复杂度。

一般来说，复杂度是一个关于输入长度的函数。对于某些算法来说，相同输入的不同输入依然会造成算法的运行时间/空间的不同，因此我们通常使用算法的最坏时间复杂度，记为 $T(n)$ 。对于一些特殊的情况，我们可能会关心它的平均情况复杂度（特别是对于随机算法 (randomized algorithm)），这个时候我们通过使用随机分析 (probabilistic analysis) 来得到期望的复杂度。

一般来说，复杂度是一个关于数据规模的函数。对于某些算法来说，相同数据规模的不同数据依然会造成算法的运行时间/空间的不同，因此我们通常使用算法的最坏时间复杂度，记为 $T(n)$ 。对于一些特殊的情况，我们可能会关心它的平均情况复杂度（特别是对于随机算法 (randomized algorithm)），这个时候我们通过使用随机分析 (probabilistic analysis) 来得到期望的复杂度。

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