在学习Python编程时，我们经常听到关于时间和空间复杂度的概念。时间和空间复杂度是评估算法性能的重要指标，它们可以帮助我们分析算法的效率和资源利用情况。
时间复杂度衡量的是算法的执行时间随着输入规模增加而增长的趋势。通常用“大O记法”来表示，比如O(n)、O(n^2)等。时间复杂度越低，算法运行越快。
空间复杂度是指算法执行过程中所需的内存空间。同样用大O记法来表示。空间复杂度越低，算法使用的内存资源越少。
Python作为一种高级编程语言，具有灵活性和易读性。但是，Python的时间和空间复杂度也是需要我们重点关注的。通过合理选择数据结构和算法，我们可以优化Python代码的性能。
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