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什么是空间复杂度?
空间复杂度是算法运行完成所需的内存量。它与算法使用的内存量有关,因为输入数据的大小会增加。
有两种类型的空间复杂度:静态和动态。静态空间复杂度是算法针对特定输入大小所需的内存量。动态空间复杂度是随着输入大小的增加算法所需的内存量。
静态空间复杂度通常很容易计算。例如,如果算法需要大小为 n 的数组,则静态空间复杂度为 O(n)。
动态空间复杂度通常更难计算。例如,如果一个算法需要一个大小为 n 的数组,并且每次运行该算法时数组的大小都会增加 1,那么动态空间复杂度为 O(n)。
要计算算法的空间复杂度,我们需要知道以下内容:
例如,假设我们有一个算法需要大小为 n 的数组。如果算法每次运行时数组的大小都增加 1,那么动态空间复杂度就是 O(n)。
要计算算法的空间复杂度,我们需要知道以下内容:
例如,假设我们有一个算法需要大小为 n 的数组。如果算法每次运行时数组的大小都增加 1,那么动态空间复杂度就是 O(n)。
要计算算法的空间复杂度,我们需要知道以下内容:
例如,假设我们有一个算法需要大小为 n 的数组。如果算法每次运行时数组的大小都增加 1,那么动态空间复杂度就是 O(n)。
让我们看一个例子。
考虑以下算法:
int findMax(int array[], int n) {
int max = array[0];
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (array[i] > max) {
max = array[i];
}
}
return max;
}
该算法的静态空间复杂度为 O(1),因为它只需要一个变量来存储最大值。
现在,假设我们有一个算法,它需要一个大小为 n 的数组,并且每次运行该算法时,数组的大小都会增加 1。在这种情况下,动态空间复杂度为 O(n)。
要计算算法的空间复杂度,我们需要知道以下内容:
例如,假设我们有一个算法需要大小为 n 的数组。如果算法每次运行时数组的大小都增加 1,那么动态空间复杂度就是 O(n)。