算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现,算法的空间复杂度的计算公式记作:S(n)=O(f(n)),其中,n为问题的规模,f(n)为语句关于n所占存储空间的函数,也是一种“渐进表示法”,这些所需要的内存空间通常分为“固定空间内存”(包括基本程序代码、常数、变量等)和“变动空间内存”(随程序运行时而改变大小...
算法的时间复杂度是衡量算法执行效率的指标,表示随着输入规模增大,算法执行所需的时间增长率,通常使用大O表示法来描述时间复杂度,它指出算法执行时间的上界,时间复杂度分析有助于评估和比较不同算法的效率,并选择最优算法来解决特定问题。算法的空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间,一个算法所占用的存储空间包...
记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度。 在各种不同算法中,若算法中语句执行次数为一个常数,则时间复杂度为O(1),另外,在时间频度不相同时,时间复杂度有可能相同,如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同,但时间复杂度相同,都为O(n2)。 按数量级递增...
主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而，有的时候时间和空间...
空间复杂度(Space Complexity):空间复杂度是衡量算法执行所需的额外空间随输入规模增长而增长的程度。它表示算法使用的内存资源,包括程序代码本身占用的空间和辅助数据结构所占用的空间。 空间复杂度通常也以操作数量的函数形式表示。与时间复杂度类似,空间复杂度也可以使用大O符号(O)表示法来表示。例如,O(1)表示常数...
时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用【时间复杂度】来描述。 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用【空间复杂度】来描述。 因此,评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而,有的时候时间和空间却又是【鱼和熊掌】,不可兼得的,那么我们就需要从中去取一个...
设计算法时，时间复杂度要比空间复杂度更容易出问题，所以一般情况一下我们只对时间复杂度进行研究。一般面试或者工作的时候没有特别说明的话，复杂度就是指时间复杂度。2.0 - 时间复杂度 接下来我们还需要知道另一个概念：时间频度。这个时候你可能会说：“不是说好一起学算法吗，这些东东是什么？赠品吗？”。非...
第四行的执行时间也是 n个颗粒时间(第二行和第五行是符号,暂时忽略),那么总时间就是 1颗粒时间 + n颗粒时间 + n颗粒时间 ,即 (1+2n)个颗粒时间,即: T(n) = (1+2n)*颗粒时间,从这个结果可以看出,这个算法的耗时是随着n的变化而变化,因此,我们可以简化的将这个算法的时间复杂度表示为:T(n) = O(n...
体现的是计算操作随数据大小 N 变化时的变化情况。假设算法运行总共需要「 1次操作」、「100 次操作」,此两情况的时间复杂度都为常数级 O(1) ;需要「 N 次操作」、「 100N次操作」的时间复杂度都为O(N)。 常见的时间复杂度的排序: O(1)<O(logN)<O(N)<O(NlogN)<O(N2)<O(2N)<O(N!) ...
运行递归了2^N次,时间复杂度为O(2ⁿ)。 2.空间复杂度 2.1 空间复杂度的概念 空间复杂度也是一个数学表达式,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。 空间复杂度计算规则基本跟时间复杂度类似,也使用大O渐进表示法。 ps:函数运行时所需要的栈空间(存储参数、局部变量、一些寄存器信息等)在编译期...