空間演算法

❶ 演算法的空間復雜度是指該演算法所耗費的

（21）[答案]D [考點]程序設計基礎 [評析] 時間復雜度：在運行演算法時所耗費的時間為f(n)（即 n的函數）。

空間復雜度：實現演算法所佔用的空間為g(n)（也為n的函數）。演算法為什麼會佔用存儲存空間? 主要是內存空間,因為演算法中的變數、地址等等通常保存在內存中（如果在虛存、緩存，甚至已在CPU中運行，也算佔用了存儲空間）。

❷ 空間體積公式，演算法

才3個坐標點，應該是空間三角形吧？

❸ 演算法的空間復雜度是多少

空間復雜度(Space Complexity)是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。

比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

注意：

演算法（Algorithm）是指用來操作數據、解決程序問題的一組方法。對於同一個問題，使用不同的演算法，也許最終得到的結果是一樣的，但在過程中消耗的資源和時間卻會有很大的區別。

主要還是從演算法所佔用的「時間」和「空間」兩個維度去考量。時間維度：是指執行當前演算法所消耗的時間，我們通常用「時間復雜度」來描述。空間維度：是指執行當前演算法需要佔用多少內存空間，我們通常用「空間復雜度」來描述。

因此，評價一個演算法的效率主要是看它的時間復雜度和空間復雜度情況。然而，有的時候時間和空間卻又是「魚和熊掌」，不可兼得的，那麼我們就需要從中去取一個平衡點。

❹ 演算法的時間和空間的概念

1.空間復雜度:
比如java中int是4個位元組,long是8個位元組,你可以用long表示一個數字,long a=100,同樣可以用int b=100;這樣我們用int肯定比long要節省空間,再者就是同樣讓許多人編寫一個C程序,其中用的變數的個數可能大不一樣,變數越多可能你的程序越容易讓別人看懂,但變數越少,程序可能看懂的人不多,不過現在都不再強調這復雜度,1G的內存多的是了,幾個位元組也不算什麼了,不過在硬體驅動開發的時候比較講究這個
2.時間復雜度:
這是一個相對的概念,比如我用p2的電腦和p4的同樣運行一個程序,你說哪個快?只能在一定的硬體環境下談時間復雜度
;所以程序步的方式來說時間復雜度比較方便
打個比方:
for(int i=0;i<100;i++)
{
sum=sum+i;
}
sum=sum+i;這條語句執行了100次,就說這條語句的程序步是
100;像注釋,聲明語句的程序步都為0;

❺ 演算法的空間復雜度於時間復雜度的關系

計算機在完成一個任務的時候有兩個指標，時間和所有內存（也就是空間）。這兩者是負相關的。也就是說，當你設計一個特定程序時，你可以選擇使用更多的內存，這樣可以達到提高程序運行速度的目的，也就是減少程序運行時間。另一方面，你也可以選擇使用較少的內存，這樣可以節省內存但同時程序運行速度會變慢，也就是說程序運行要花費更多的時間。簡言之，演算法中只有兩種策略，要麼以時間換空間，要麼以空間換時間。
直接回答問題就是空間復雜度高的演算法其時間復雜度低，反之亦然。

❻ 虛擬主機的空間是怎麼個演算法

系統緩沖的問題，可能當時查詢是原查詢的大小，換個時間再看看吧。。至少需要半小時以後

❼ 演算法的空間復雜度是指什麼

空間復雜度(Space Complexity)是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。

而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

注意

分析一個演算法所佔用的存儲空間要從各方面綜合考慮。如對於遞歸演算法來說，一般都比較簡短，演算法本身所佔用的存儲空間較少，但運行時需要一個附加堆棧，從而佔用較多的臨時工作單元；若寫成非遞歸演算法，一般可能比較長，演算法本身佔用的存儲空間較多，但運行時將可能需要較少的存儲單元。

❽ 演算法空間復雜度怎麼算

演算法空間復雜度計算方法：

一個演算法的空間復雜度只考慮在運行過程中為局部變數分配的存儲空間的大小，它包括為參數表中形參變數分配的存儲空間和為在函數體中定義的局部變數分配的存儲空間兩個部分。

若一個演算法為遞歸演算法，其空間復雜度為遞歸所使用的堆棧空間的大小，它等於一次調用所分配的臨時存儲空間的大小乘以被調用的次數(即為遞歸調用的次數加1，這個1表示開始進行的一次非遞歸調用)。

演算法的空間復雜度一般也以數量級的形式給出。如當一個演算法的空間復雜度為一個常量，即不隨被處理數據量n的大小而改變時，可表示為O(1)；當一個演算法的空間復雜度與以2為底的n的對數成正比時，可表示為O(log2n)；當一個演算法的空間復雜度與n成線性比例關系時，可表示為O(n)。若形參為數組，則只需要為它分配一個存儲由實參傳送來的一個地址指針的空間，即一個機器字長空間；若形參為引用方式，則也只需要為其分配存儲一個地址的空間，用它來存儲對應實參變數的地址，以便由系統自動引用實參變數。

(8)空間演算法擴展閱讀：

空間復雜度(Space Complexity)是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

個演算法的空間復雜度S(n)定義為該演算法所耗費的存儲空間，它也是問題規模n的函數。漸近空間復雜度也常常簡稱為空間復雜度。空間復雜度(SpaceComplexity)是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度。一個演算法在計算機存儲器上所佔用的存儲空間，包括存儲演算法本身所佔用的存儲空間，演算法的輸入輸出數據所佔用的存儲空間和演算法在運行過程中臨時佔用的存儲空間這三個方面。

❾ 動態規劃演算法的時間和空間復雜度是多少

動態規劃演算法一般是n步疊代計算局部最優解，每一步疊代需要計算m個子項，那麼時間復雜度就是O(m*n)。如果只保存一步疊代的結果，空間復雜度就是O(m)；如果需要保存k步疊代結果，空間復雜度就是O(m*k)。