当我们在编写算法时，我们需要考虑两个方面的问题：时间和空间。时间复杂度和空间复杂度是比较重要的衡量标准，它们可以帮助我们优化算法，提高程序的运行效率。
时间复杂度(Time complexity)
时间复杂度通常用大O表示法（O(n)）衡量算法运行时间的长短。它表示随着输入规模的增加，算法执行时间的增速。时间复杂度的量级可分为：常数阶(O(1))、对数阶(O(log n))、线性阶(O(n))、线性对数阶(O(n log n))、平方阶(O(n^2))、立方阶(O(n^3))、k次方阶（O(n^k))、指数阶(O(2^n))。
在实际应用中，我们通常选择时间复杂度尽可能低的算法。下面是两个示例，分别对比不同时间复杂度的算法：
例1：计算斐波那契数列的第n项，可以用递归实现，代码如下：
def fib(n):
if n<=0:
return 0
elif n==1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
该算法的时间复杂度为O(2^n)，随着n的增大，运行时间呈指数级增长，速度非常慢。
而通过循环方式实现斐波那契数列的计算，代码如下：
def fib(n):
if n<=0:
return 0
elif n==1:
return 1
else:
a,b = 0,1
for i in range(n-1):
a,b = b,a+b
return b
该算法的时间复杂度为O(n), 运行时间随着n的增加而增加，但是增长速度大大缓慢。
通过对比两个算法的时间复杂度，我们可以看到，算法2的时间复杂度明显低于算法1，也就是说，在计算斐波那契数列时，算法2更加优秀。
空间复杂度(Space complexity)
空间复杂度也是一个非常重要的度量标准。它表示一个算法在运行过程中所需要的内存空间。通常来说，空间复杂度也可以用大O表示法表示。
空间复杂度高的算法将会占用更多的内存。我们需要尽量避免使用空间复杂度高的算法。
以下是两个示例，分别说明了如何优化空间复杂度。
例2：给定一个整数数组nums，将数组中所有的0移动到数组的末尾，同时保持其他元素的相对顺序不变。
def moveZeroes(nums):
zero_count = nums.count(0)
nums[:]= [i for i in nums if i != 0]
nums += [0 for i in range(zero_count)]
在该示例中，我们使用了两个列表来存储数据，因此空间复杂度较高。一个更好的实现是直接在原始数组中进行操作，代码如下：
def moveZeroes(nums):
length = len(nums)
last_zero_ptr = 0
for i in range(length):
if nums[i]!=0:
nums[last_zero_ptr] = nums[i]
last_zero_ptr += 1
for i in range(last_zero_ptr, length):
nums[i] = 0
该算法只使用了常数的额外空间，因此空间复杂度远低于第一种不优化的算法。
综上所述，时间和空间复杂度是我们衡量算法好坏的两个重要标准。在实际应用中，我们应该根据需要合理选择算法，并尽可能优化算法以提高效率。