计算复杂度是计算机科学中的核心概念，用于衡量算法在解决问题时所需的时间和空间资源消耗，通常以时间复杂度（描述运行时间随输入规模增长的趋势）和空间复杂度（描述内存使用量）的形式表示，并通过大O符号（如O(n)或O(log n)）量化其渐进行为。这一度量标准帮助评估算法的效率，为选择最优解决方案提供科学依据。
在AI产品开发的实际落地中，计算复杂度至关重要，因为它直接关系到模型的训练效率、推理延迟和资源成本。例如，深度学习模型的训练过程往往涉及高时间复杂度，导致训练周期延长和计算资源需求激增；而在产品部署阶段，优化复杂度能显著减少响应时间，提升用户体验并降低云服务开销。AI产品经理需理解这些指标，以便在模型设计和部署中平衡准确性与效率，推动产品在现实场景中的成功应用。
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