算法的空间复杂度是指什么?
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通常,当不用限定词地使用"复杂度"时,通常都是指时间复杂度。
算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现。
记作:S(n)=O(f(n))。
其中,n为问题规模,f(n)为语句关于n所占存储空间的函数。
例如:
程序代码本身所占用的存储空间;
程序中如果需要输入输出数据,也会占用一定的存储空间;
程序在运行过程中,可能还需要临时申请更多的存储空间。
首先,程序自身所占用的存储空间取决于其包含的代码量,如果要压缩这部分存储空间,就要求我们在实现功能的同时,尽可能编写足够短的代码。
程序运行过程中输入输出的数据,往往由要解决的问题而定,即便所用算法不同,程序输入输出所占用的存储空间也是相近的。
事实上,对算法的空间复杂度影响最大的,往往是程序运行过程中所申请的临时存储空间。不同的算法所编写出的程序,其运行时申请的临时存储空间通常会有较大不同。
算法执行时所需的辅助空间相对于输入数据量而言是个常数,则称此算法为原地工作,空间复杂度为O(1)。
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