空间复杂度举例 空间复杂度怎么计算

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.

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.

上网查了一下,觉得这个可能帮助你解决问题算法的空间复杂度一般是指这个算法执行时所需要的内存空间,其中包括算法程序所占的空间、输入的初始数据所占的存储空间以及算法执行过程中所需要的额外空间,其中额外空间还包括算法程序执行过程的工作单元以及某种数据结构所需要的附加存储空间. 选B

时间复杂度 同一问题可用不同算法解决,而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率.算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法. 计算机科学中,算法的时.

空间复杂度:空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做.比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) .而一般的递归算法.

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.

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).

看看这个 每个循环都和上一层循环的参数有关. 所以要用地推公式: 设i(n)表示第一层循环的i为n时的循环次数,注意到他的下一层循环次数刚好就是n,分别是0,1,2.n-1 所以,把每一层循环设一个函数分别为:j(n),k(n),t(n) 则有 i(n)=j(0)+.+j(n-1) j(n)=k(0)+.+k(n-1) k(n)=t(0)+.+t(n-1) i(0)=j(0)=k(0)=0 t(n)=1 而总循环数是i(0)+i(1).+i(n-1) 可以根据递推条件得出准确值 所以算法复杂度是o(i(0)+i(1).+i(n-1))

当i=k的时候s=1+2+3+4+.k=(1+k)*k/2 大约是k^2级别的 当s>=n时停止,所以复杂度是根号级别的