程序运行复杂度是衡量程序执行效率和资源消耗情况的重要指标，主要包括 时间复杂度和 空间复杂度两个方面。
时间复杂度
定义：程序执行过程中所消耗的时间资源，通常用大O表示法（Big O notation）来表示。
影响因素：算法的设计、输入数据的规模以及系统环境等。
表示方法：例如，O（n）表示线性时间复杂度，O（n^2）表示平方时间复杂度，O（log n）表示对数时间复杂度等。
空间复杂度
定义：程序执行过程中所消耗的内存资源，同样用大O表示法来表示。
影响因素：算法的设计、输入数据的规模以及系统环境等。
表示方法：例如，O（n）表示线性空间复杂度，O（n^2）表示平方空间复杂度，O（1）表示常数空间复杂度等。
建议
选择合适的算法：在设计和实现软件系统时，选择时间复杂度和空间复杂度较低的算法可以提高程序的执行效率。
优化内存使用：合理管理内存，避免不必要的内存分配和释放，可以降低空间复杂度。
性能测试：在实际运行中，通过性能测试工具来评估程序的时间复杂度和空间复杂度，确保其在不同输入规模下的表现符合预期。
通过理解和应用这些概念，可以更好地优化程序性能，提高资源利用效率。