Question

用不同的编程语言来完成同一个任务，运行速度和执行效率一样吗

有没有因为计算量太大，或是其他原因而导致代码反应不过来而不执行呢

Answer 1

不同编程语言的执行效率是不一样的，因此完成同样的任务花费的时间也有所不同，有的时候甚至可能差别很大。
通常认为C/C++这类底层语言执行速度是最快的，其次是Java、C#等中间语言，然后是Python这种“比较慢”的解释型语言。

Answer 2

时间复杂度和空间复杂度 1、空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量 2、一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),线性对数阶O(nlog2n),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)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。