【算法性能】空间复杂度如何度量，用代码进行解释

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【算法性能】空间复杂度如何度量，用代码进行解释

空间复杂度的度量

常见的空间复杂度类别：

空间复杂度如何度量

1. 常数空间复杂度：O(1)

2. 线性空间复杂度：O(n)

3. 对数空间复杂度：O(log n)

4. 平方空间复杂度：O(n²)

5. 复杂的空间度量

空间复杂度分析的实际应用

空间复杂度分析：

总结

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【算法性能】空间复杂度如何度量，用代码进行解释

空间复杂度的度量

空间复杂度是衡量一个算法在执行过程中所需的内存空间（包括临时空间、输入数据的存储空间等）的增长情况。

它通常用大写字母 O 来表示，后面跟着一个函数，描述随着输入规模的增大，算法所需的空间如何增长。

常见的空间复杂度类别：

• O(1)：常数空间，表示算法所需的空间不依赖于输入规模的大小。
• O(n)：线性空间，表示算法所需的空间随着输入规模的增大而线性增长。
• O(n²)：平方空间，表示算法所需的空间随着输入规模的增大而平方增长。
• O(log n)：对数空间，表示算法所需的空间随着输入规模的增大而按对数增长。

空间复杂度如何度量

为了理解空间复杂度的度量，可以通过一些简单的代码示例来分析。

1. 常数空间复杂度：O(1)

def constant_space_example(arr):
    total = 0  # 常数空间
    for num in arr:
        total += num
    return total

• 这个函数的时间复杂度是 O(n)，但是它的空间复杂度是 O(1)。因为我们只用了一个 total 变量来