空间算法

❶ 算法的空间复杂度是指该算法所耗费的

（21）[答案]D [考点]程序设计基础 [评析] 时间复杂度：在运行算法时所耗费的时间为f(n)（即 n的函数）。

空间复杂度：实现算法所占用的空间为g(n)（也为n的函数）。算法为什么会占用存储存空间? 主要是内存空间,因为算法中的变量、地址等等通常保存在内存中（如果在虚存、缓存，甚至已在CPU中运行，也算占用了存储空间）。

❷ 空间体积公式，算法

才3个坐标点，应该是空间三角形吧？

❸ 算法的空间复杂度是多少

空间复杂度(Space Complexity)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，记做S(n)=O(f(n))。

比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

注意：

算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。

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平衡点。

❹ 算法的时间和空间的概念

1.空间复杂度:
比如java中int是4个字节,long是8个字节,你可以用long表示一个数字,long a=100,同样可以用int b=100;这样我们用int肯定比long要节省空间,再者就是同样让许多人编写一个C程序,其中用的变量的个数可能大不一样,变量越多可能你的程序越容易让别人看懂,但变量越少,程序可能看懂的人不多,不过现在都不再强调这复杂度,1G的内存多的是了,几个字节也不算什么了,不过在硬件驱动开发的时候比较讲究这个
2.时间复杂度:
这是一个相对的概念,比如我用p2的电脑和p4的同样运行一个程序,你说哪个快?只能在一定的硬件环境下谈时间复杂度
;所以程序步的方式来说时间复杂度比较方便
打个比方:
for(int i=0;i<100;i++)
{
sum=sum+i;
}
sum=sum+i;这条语句执行了100次,就说这条语句的程序步是
100;像注释,声明语句的程序步都为0;

❺ 算法的空间复杂度于时间复杂度的关系

计算机在完成一个任务的时候有两个指标，时间和所有内存（也就是空间）。这两者是负相关的。也就是说，当你设计一个特定程序时，你可以选择使用更多的内存，这样可以达到提高程序运行速度的目的，也就是减少程序运行时间。另一方面，你也可以选择使用较少的内存，这样可以节省内存但同时程序运行速度会变慢，也就是说程序运行要花费更多的时间。简言之，算法中只有两种策略，要么以时间换空间，要么以空间换时间。
直接回答问题就是空间复杂度高的算法其时间复杂度低，反之亦然。

❻ 虚拟主机的空间是怎么个算法

系统缓冲的问题，可能当时查询是原查询的大小，换个时间再看看吧。。至少需要半小时以后

❼ 算法的空间复杂度是指什么

空间复杂度(Space Complexity)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，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。

而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

注意

分析一个算法所占用的存储空间要从各方面综合考虑。如对于递归算法来说，一般都比较简短，算法本身所占用的存储空间较少，但运行时需要一个附加堆栈，从而占用较多的临时工作单元；若写成非递归算法，一般可能比较长，算法本身占用的存储空间较多，但运行时将可能需要较少的存储单元。

❽ 算法空间复杂度怎么算

算法空间复杂度计算方法：

一个算法的空间复杂度只考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间的大小，它包括为参数表中形参变量分配的存储空间和为在函数体中定义的局部变量分配的存储空间两个部分。

若一个算法为递归算法，其空间复杂度为递归所使用的堆栈空间的大小，它等于一次调用所分配的临时存储空间的大小乘以被调用的次数(即为递归调用的次数加1，这个1表示开始进行的一次非递归调用)。

算法的空间复杂度一般也以数量级的形式给出。如当一个算法的空间复杂度为一个常量，即不随被处理数据量n的大小而改变时，可表示为O(1)；当一个算法的空间复杂度与以2为底的n的对数成正比时，可表示为O(log2n)；当一个算法的空间复杂度与n成线性比例关系时，可表示为O(n)。若形参为数组，则只需要为它分配一个存储由实参传送来的一个地址指针的空间，即一个机器字长空间；若形参为引用方式，则也只需要为其分配存储一个地址的空间，用它来存储对应实参变量的地址，以便由系统自动引用实参变量。

(8)空间算法扩展阅读：

空间复杂度(Space Complexity)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，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

个算法的空间复杂度S(n)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模n的函数。渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度。空间复杂度(SpaceComplexity)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。一个算法在计算机存储器上所占用的存储空间，包括存储算法本身所占用的存储空间，算法的输入输出数据所占用的存储空间和算法在运行过程中临时占用的存储空间这三个方面。

❾ 动态规划算法的时间和空间复杂度是多少

动态规划算法一般是n步叠代计算局部最优解，每一步叠代需要计算m个子项，那么时间复杂度就是O(m*n)。如果只保存一步叠代的结果，空间复杂度就是O(m)；如果需要保存k步叠代结果，空间复杂度就是O(m*k)。