空间复杂度（Space Complexity）和时间复杂度（Time Complexity）是用于衡量算法性能的两个重要概念。
时间复杂度：时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而增加的度量。它表示算法所需的计算步骤数量。时间复杂度用大O符号（O）来表示，例如O(n)、O(n^2)等。其中，n表示输入规模的大小。时间复杂度描述的是算法执行时间与输入规模之间的关系，可以用来估计算法的执行效率和速度。一般来说，时间复杂度越低，算法执行速度越快。
空间复杂度：空间复杂度是衡量算法所需的额外空间随输入规模增长而增加的度量。它表示算法在执行过程中所占用的存储空间大小。空间复杂度同样用大O符号（O）来表示，例如O(n)、O(1)等。其中，n表示输入规模的大小。空间复杂度描述的是算法所需的额外存储空间与输入规模之间的关系，可以用来估计算法所需的内存资源。一般来说，空间复杂度越低，算法所需的额外存储空间越少。
需要注意的是，时间复杂度和空间复杂度都是基于算法的抽象分析，它们不考虑具体的计算机环境、编程语言或硬件设备的差异。它们用来比较不同算法的效率，并帮助程序员选择合适的算法来解决问题。
在算法设计和分析中，通常关注时间复杂度和空间复杂度的上界，即最坏情况下的复杂度。同时，还可以考虑平均情况下的复杂度和最好情况下的复杂度，以得到对算法性能的更全面评估。