一個演算法的空間復雜度是演算法所需

❶ 什麼叫空間復雜度

1.時間復雜度
（1）時間頻度一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。
（2）時間復雜度在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度T(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間復雜度概念。一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n),使得當n趨近於無窮大時，T（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為一個常數，則時間復雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如 T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n2)。按數量級遞增排列，常見的時間復雜度有：常數階O(1),對數階O(log2n),線性階O(n), 線性對數階O(nlog2n),平方階O(n2)，立方階O(n3),...， k次方階O(nk),指數階O(2n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間復雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。 2、空間復雜度與時間復雜度類似，空間復雜度是指演算法在計算機內執行時所需存儲空間的度量。記作: S(n)=O(f(n)) 我們一般所討論的是除正常佔用內存開銷外的輔助存儲單元規模。討論方法與時間復雜度類似，不再贅述。
（3）漸進時間復雜度評價演算法時間性能 主要用演算法時間復雜度的數量級(即演算法的漸近時間復雜度)評價一個演算法的時間性能。

❷ 演算法的空間復雜度是指什麼

通常，當不用限定詞地使用"復雜度"時，通常都是指時間復雜度。

演算法的空間復雜度通過計算演算法所需的存儲空間實現。

記作：S(n)=O(f(n))。

其中，n為問題規模，f(n)為語句關於n所佔存儲空間的函數。

例如：

程序代碼本身所佔用的存儲空間；

程序中如果需要輸入輸出數據，也會佔用一定的存儲空間；

程序在運行過程中，可能還需要臨時申請更多的存儲空間。

首先，程序自身所佔用的存儲空間取決於其包含的代碼量，如果要壓縮這部分存儲空間，就要求我們在實現功能的同時，盡可能編寫足夠短的代碼。

程序運行過程中輸入輸出的數據，往往由要解決的問題而定，即便所用演算法不同，程序輸入輸出所佔用的存儲空間也是相近的。

事實上，對演算法的空間復雜度影響最大的，往往是程序運行過程中所申請的臨時存儲空間。不同的演算法所編寫出的程序，其運行時申請的臨時存儲空間通常會有較大不同。

演算法執行時所需的輔助空間相對於輸入數據量而言是個常數，則稱此演算法為原地工作，空間復雜度為O(1)。

❸ 演算法的空間復雜度是指

1、簡單來說：演算法的空間復雜度指的是佔用內存，cpu等計算機資源的程度。
2、具體點來解釋就是：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。

❹ 演算法空間復雜度具體怎麼算

數據結構中演算法空間復雜度計算方法：

一個演算法的空間復雜度只考慮在運行過程中為局部變數分配的存儲空間的大小，它包括為參數表中形參變數分配的存儲空間和為在函數體中定義的局部變數分配的存儲空間兩個部分。

若一個演算法為遞歸演算法，其空間復雜度為遞歸所使用的堆棧空間的大小，它等於一次調用所分配的臨時存儲空間的大小乘以被調用的次數(即為遞歸調用的次數加1，這個1表示開始進行的一次非遞歸調用)。

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))。

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。

❺ 演算法的空間復雜度是指該演算法所耗費的

（21）[答案]D [考點]程序設計基礎 [評析] 時間復雜度：在運行演算法時所耗費的時間為f(n)（即 n的函數）。

空間復雜度：實現演算法所佔用的空間為g(n)（也為n的函數）。演算法為什麼會佔用存儲存空間? 主要是內存空間,因為演算法中的變數、地址等等通常保存在內存中（如果在虛存、緩存，甚至已在CPU中運行，也算佔用了存儲空間）。

❻ 演算法的空間復雜度是指演算法程序中的指令條數對嗎

不對，演算法的空間復雜度是演算法所需空間的度量。
簡單地理解即演算法數據以及運算數據所需的空間。

❼ 時間復雜度和空間復雜度分別是什麼

時間復雜度，又稱時間復雜性，演算法的時間復雜度是一個函數，它定性描述該演算法的運行時間。這是一個代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。使用這種方式時，時間復雜度可被稱為是漸近的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。

空間復雜度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。

時間復雜度和空間復雜度資料：

演算法復雜度分為時間復雜度和空間復雜度。其作用：時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量；而空間復雜度是指執行這個演算法所需要的內存空間。（演算法的復雜性體運行該演算法時的計算機所需資源的多少上，計算機資源最重要的是時間和空間（即寄存器）資源，因此復雜度分為時間和空間復雜度。

對於一個演算法，其時間復雜度和空間復雜度往往是相互影響的。當追求一個較好的時間復雜度時，可能會使空間復雜度的性能變差，即可能導致佔用較多的存儲空間；反之，當追求一個較好的空間復雜度時，可能會使時間復雜度的性能變差，即可能導致佔用較長的運行時間。

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