1、在用大 O 表示法表示复杂度的时候，我们会忽略掉低阶、常数、系数，只保留高阶，并且它的度量单位是语句的执行频度。每条语句的执行时间，并非是相同、确定的。所以，复杂度给出的只能是一个非精确量值的趋势。
2、我们惘度谋裆常说，时间复杂度是 O(nlogn) 的算法，比时间复杂度是 O(n^2) 的算法，执行效率要高。这样说的一个前提是，算法处理的是大规模数据的情况。对于小规模数据的处理，算法的执行效率并不一定跟时间复杂度成正比，有时还会跟复杂度成反比。
3、复杂度只能用来表征不同算法，在处理同样的问题，以及同样数据类型的情况下的性能表现。但是，对于不同的问题、不同的数据类型，不同算法之间的复杂度大小并没有可比性。
4、在平时的开发中，在数据规模很小的情况下，普通算法和高级算法之间的性能差距会非常小。如果代码执行频率不高、又不是核心代码，这个时候，选择数据结构和算法的主要依据是，其是否简单、容易维护、容易实现。
5、面对实际的软件开发场景，当我们掌握了基用疣黄门础数据结构和算法之后，最考验能力的并不是数据结构和算法本身，而是对问题需求的挖掘、抽象、建模。如何将一个背景复杂、开放的问题，通过细致的观察、调研、假设，理清楚要处理数据的特征与访问方式，这才是解决问题重点。
6、如果你要处理的数据存储在磁盘，比如数据库中。那代码的性能瓶颈有可能在磁盘 IO，而并非算法本身。这个时候，你需要合理地选择数据存储格式和存取方式，减少磁盘 IO 的次数。
