1. 面试官：设计一个时间复杂度为O(nlogn)的算法，并分析其空间复杂度。

2. 面试官：使用动态规划思想解决一个时间复杂度为O(n^2)的问题，并分析其空间复杂度。

3. 面试官：思考如何降低一个算法的空间复杂度，同时保持时间复杂度不变。在特定场景下，这样的优化有何意义？

4. 面试官：比较并分析递归算法和迭代算法在时间复杂度和空间复杂度上的差异。给出一个具体的问题，分别用递归和迭代来解决，并对比它们的效率和资源消耗。

5. 面试官：设计一个利用位操作的算法，实现一个基本数据结构或算法的优化。分析该算法的时间复杂度和空间复杂度。

6. 面试官：描述动态规划算法和贪心算法的区别，并分析它们的时间复杂度与空间复杂度。给出一个问题，分别用动态规划和贪心算法来解决，并比较它们的实际表现。

7. 面试官：分析并总结出多项式时间复杂度、指数时间复杂度和对数时间复杂度的特点和应用场景。

8. 面试官：在特定数据结构上实现一个高效的查找算法，并分析其时间复杂度和空间复杂度。

9. 面试官：讨论并描述如何从时间复杂度和空间复杂度的角度优化一个算法。给出一个例子，展示如何进行优化并分析优化后的性能表现。

10. 面试官：思考如何使用分治算法解决一个涉及大规模数据的问题。设计一个时间复杂度为O(nlogn)的分治算法，并分析其空间复杂度。