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.

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).

你好.T(n)=O( f (n) ) 表示时间问题规模n的增大,算法执行时间 的增长率和f(n)的增长率相同.称作 时间复杂度.如下:1. {++x;s=0}2. for (i=1;i

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);

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:inta[1000000];intcnt=0;for(inti=0;i

空间复杂度是说的算法的存储和占用的内存空间时间复杂度是说是算法所用的时间和计算效率

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度,一个好的算法应该具体执行时间短,所需空间少的特点. 随着计算机硬件和软件的提升,一个算法的执行时间是算不太精确的.只能依据统计方法对算法进行估算.我们抛开硬件和软件的因素,算法的好坏直接影响程序的运行时间. 我们看一下小例子: int value = 0; // 执行了1次 for (int i = 0; i

简单的说你要开的数组大小*数组的每一个数据所占的内存空间的KB数就是程序的空间复杂度.比如你用C++,某个算法需要一个长度为n的int数组,那么空间复杂度就是4n