當前選中的演算法空間

❶ 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。

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。演算法的輸入輸出數據所佔用的存儲空間是由要解決的問題決定的，是通過參數表由調用函數傳遞而來的。

它不隨本演算法的不同而改變。存儲演算法本身所佔用的存儲空間與演算法書寫的長短成正比，要壓縮這方面的存儲空間，就必須編寫出較短的演算法。演算法在運行過程中臨時佔用的存儲空間隨演算法的不同而異，有的演算法只需要佔用少量的臨時工作單元，而且不隨問題規模的大小而改變。

我們稱這種演算法是「就地"進行的，是節省存儲的演算法，有的演算法需要佔用的臨時工作單元數與解決問題的規模n有關，它隨著n的增大而增大，當n較大時，將佔用較多的存儲單元，例如快速排序和歸並排序演算法就屬於這種情況。

❷ 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。

❸ 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;