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另一個(gè)算法評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)---空間復(fù)雜度

來源:千鋒教育
發(fā)布人:yyy
時(shí)間: 2023-06-29 10:47:00 1688006820

  前言

  在上一篇文章中,耀哥給大家介紹了時(shí)間復(fù)雜度的概念,這一次耀哥將會(huì)給大家介紹評(píng)價(jià)算法優(yōu)劣的另一個(gè)評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)---空間復(fù)雜度。

  一. 空間復(fù)雜度的概念

  空間復(fù)雜度(Space Complexity),是對(duì)一個(gè)算法在運(yùn)行過程中臨時(shí)占用存儲(chǔ)空間大小的量度。值得注意的是,時(shí)間復(fù)雜度不是用來計(jì)算程序具體耗時(shí)的,空間復(fù)雜度也不是用來計(jì)算程序所占的具體內(nèi)存大小,它們都只是一個(gè)量度而已。

  二. 常見的空間復(fù)雜度

 常數(shù)階O(1)

  int sum = 0;

  for(int i=0;i<n;i++){< p="">

  sum=sum+i;

  }

   此例中,不管n變得多大,都只有2個(gè)變量占用內(nèi)存,內(nèi)存的占用是一個(gè)常數(shù),記住O(1)即可。

  O(n)

  int sum = 0;

  for(int i=0;i<n;i++){< p="">

  sum=sum+i;

  int m = sum;

  }

   我們注意看此案例中,在for循壞中,變量m一共被聲明了n次,再加上sum與i的聲明,一共分配的內(nèi)存有n+2次。其中,2可以忽略,所以算法的空間復(fù)雜度為O(n)

 O(Log2N)

   另一個(gè)常見的空間復(fù)雜度是O(Log2N),我們來看看下面這段代碼,它的空間復(fù)雜度就是O(Log2N),大家自己考慮一下是不是這樣? 

 int sum = 0;

  for(int i=0;i<n;i++){< p="">

  sum=sum+i;

  int m = sum;

  i= 2*i;

  }

   三. 結(jié)語(yǔ)

  經(jīng)過以上幾個(gè)案例,耀哥大致給同學(xué)們介紹了一下常見的幾種空間復(fù)雜度。值得注意的是,隨著計(jì)算機(jī)行業(yè)的迅速發(fā)展,計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)容量已經(jīng)達(dá)到了很高的程度。所以我們?nèi)缃褚呀?jīng)不再需要特別關(guān)注一個(gè)算法的空間復(fù)雜度,大多數(shù)時(shí)候都是用空間換取時(shí)間。但如果是某些存儲(chǔ)容量比較小的微控制器,例如單片機(jī)等,還是需要考慮一下空間復(fù)雜度的。

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