空间复杂度计算的例题 算法空间复杂度是指

空间复杂度指的是运行时临时占用的存储空间大小., 主要是看运行程序时临时变量的数目和数据规模之间的关系.举例:无论数据规模多大,我都定义100个变量,这就叫做数据规模和临时变量数目无关.就是说空间复杂度是O(1).int i; for(i=0;i<n;i++) i++; 时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1); int i; int j; int k; for(i=0; i<n; i++) for(j=0; j<i; j++) for(k=0; k<j; k++) ; 时间复杂度是O(n^3),空间复杂度还是O(1);

1.空间复杂度:比如java中int是4个字节,long是8个字节,你可以用long表示一个数字,long a=100,同样可以用int b=100;这样我们用int肯定比long要节省空间,再者就.

时间复杂度是度量算法执行的时间长短;而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小.不过一般我们说的时间复杂度是指他运行时计算的次数,空间复杂度是指运行完一个程序所需内存的大小.

一般情况下是不考虑空间复杂度的,空间复杂度并不是指所有的数据所占用的空间,而是使用的辅助空间的大小,比如两个矩阵的运算,在中间设置了一个中间矩阵来保存一些数据,这些空间叫做空间复杂度.空间复杂度的运算非常麻烦,一般简单的算法空间复杂度都是O(1),比较复杂的会告知空间复杂度,记住就好了.

一般而言,只比较额外空间,来比较算法空间优越性,也就是基础数据所需空间无法避免.比如排序算法中的快速排序,显然会需要一个栈来记录递归返回地址,所以额外空间是O(logn).堆排序虽然是在原数组中建堆,但是每做一次sift_down操作要同时做一次交换,交换操作一般需要一个临时变量,所以也说额外空间是O(1)还有像2路归并排序,需要一个额外的数组,所以额外空间是O(n)再比如DFS通常需要一个o(n)的二进制数组来进行回溯.当然,还有一些外排序算法,通过交换区和虚拟内存技术,可以减少内存空间.

时间复杂度是程序运行的时间,也可以说是次数;空间复杂度是程序占用的空间;如下程序:int a[1000000]; int cnt = 0; for(int i = 0; i < 1000; i++) for(int j = 0; j < 1000; j++) a[cnt++] = 0; 其中空间主要是开了一个数组a,大小为1000000;时间复杂的是2个for循环,第一个循环做一次,第二个就要做1000次,而第一个要做1000,则总共要做1000*1000次…… 如果2个循环分别对应是m,n次,那么要做的次数就是m*n;可以理解前面的2句话了么?

使用PASCAL语言讲解:a:=0;for i:=1 to 100 do a:=a+1;a初值为0,做100次累加,最后得结果a=100;加法是一种基本运算,所以这段程序的世间复杂度就是O(100).时间,空间复杂度都是O(N)来表示,N表示具体的数字.

算法的时间复杂度是指程序运行的时间,也可以说是次数;空间复杂度是程序运行时占用的辅助的空间;例如:for(int i = 0; i for(int i = 0; i空间复杂度,如果在设计程序时,使用了一个监视哨,空间复杂度为o(1).

答案就是o(n)

空间复杂度为O(1),空间复杂度就是你在程序运行过程所要借助的内容空间大小,是常数,还是线性的,还是什么介数的