時間復雜度,換句話說，就是它們運行得有多快。但有些時候，我們還得以另一種名為空間復雜度的度量方式，去估計它們會消耗多少內存。 當內存有限時，空間復雜度便會成為選擇算法的一個重要的參考因素。比如說，在給小內存的小型設備寫程序時，或是處理一些會迅速占滿大內存的大數據時都會考慮空間復雜度 ...

常見時間復雜度還有：nlogn階，立方階，指數階O(2^n)等耗費時間：O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n²)<O(n³)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)最壞情況與平均情況：***平均運行時間是期望的運行時間 ...

0、說明 根據算法書上的定義，一個算法的空間復雜度包括算法程序所占用的空間，輸入初始數據所占用的空間以及算法執行過程中所需要的額外空間。本文各種結論全部參考過標准文獻，本人也進行過驗證。驗證過程本文不做說明。例如：當前主流虛擬機boolean類型運行時確實是1字節。部分與計算空間無關的細節也不做 ...

‘算法空間復雜度’，別以為這個東西多么高大上，我保證你看完這篇文章就能明白。 最近在啃算法，發現非常有趣。在我學習的過程中發現了一個問題，那就是空間復雜度的問題，它絕對是效率的殺手。 關於空間復雜度的介紹(摘自百度) 空間復雜度(Space Complexity)是對一個算法在運行過程中臨時 ...

似於時間復雜度的討論，一個算法的空間復雜度(Space Complexity)S(n)定義為該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(Space Complexity)是對一個算法在運行過程中 ...

如何評估代碼的復雜度 代碼具有兩種復雜度衡量方向，一個是時間復雜度，一個是空間復雜度 一，時間復雜度定義：如果一個問題的規模是n，解決這一問題的某一算法所需要的時間為T(n)，它是n的某一函數T(n)稱為這一算法的“時間復雜性”。 性質：1，漸近時間復雜性：當輸入量n逐漸加大時，時間復雜 ...

時間復雜度的全稱是漸進時間復雜度（asymptotic time complexity），表示算法的執行時間與數據規模之間的增長關系。 空間復雜度全稱就是漸進空間復雜度（asymptotic space complexity），表示算法的存儲空間與數據規模之間的增長關系。 原文 ...

時間復雜度 同一問題可用不同算法解決，而一個算法的質量優劣將影響到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在於選擇合適算法和改進算法。 計算機科學中，算法的時間復雜度是一個函數，它定量描述了該算法的運行時間。這是一個關於代表算法輸入值的字符串的長度的函數。時間復雜度常用大O ...