演算法空間復雜度計算

⑴ 數據結構中演算法的時間和空間復雜度怎麼計算

你好．T(n)＝O( f (n) ) 表示時間問題規模n的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同．稱作時間復雜度．如下：1.{++x;s=0}2.for (i=1;i<=n;++i) { ++x; s+=x;}3.for ( j=1; j<=n;++j ) for (k+1;j<=n;++k) { ++x;s+=x;}基本操作「x增1」的語句的頻度分別為1.n和n的平方．則這三個程序段的時間復雜度分別為．O(1). O(n)..O(n平方)．分別為常量階．線性階．和平方階．．．演算法可能呈現的時間復雜度還有對數階O(long n)．指數階O(2 n方)等．空間復雜度：s(n)=O(f(n))其中n為問題的規模（或大小）．一個上機執行的程序除了需要存儲空間來寄存本身所用指令．常數．變數和輸入數據外．也要一些對數據進行操作的工作單元和存儲一些為實現計算所需信息的空間．若輸入數據所佔的空間只取決於問題本身，和演算法無關，則只要分析除輸入和程序之處的額處空間，否則應同時考慮輸入本身所需空間...有點抽象．．．因為本人也學不好．所以．只能回答這些．．見諒．．

⑵ 數據結構中演算法空間復雜度怎麼算

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)。

演算法的空間復雜度一般也以數量級的形式給出。如當一個演算法的空間復雜度為一個常量，即不隨被處理數據量n的大小而改變時，可表示為O(1)；當一個演算法的空間復雜度與以2為底的n的對數成正比時，可表示為O(log2n)；當一個演算法的空間復雜度與n成線性比例關系時，可表示為O(n)。若形參為數組，則只需要為它分配一個存儲由實參傳送來的一個地址指針的空間，即一個機器字長空間；若形參為引用方式，則也只需要為其分配存儲一個地址的空間，用它來存儲對應實參變數的地址，以便由系統自動引用實參變數。

(2)演算法空間復雜度計算擴展閱讀：

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。

個演算法的空間復雜度S(n)定義為該演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(SpaceComplexity)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。一個演算法在計算機存儲器上所佔用的存儲空間，包括存儲演算法本身所佔用的存儲空間，演算法的輸入輸出數據所佔用的存儲空間和演算法在運行過程中臨時佔用的存儲空間這三個方面。

⑶ 演算法的空間復雜度指的是什麼

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。

⑷ 演算法的時間復雜度和空間復雜度怎麼確定

演算法的時間復雜度是指程序運行的時間，也可以說是次數；空間復雜度是程序運行時佔用的輔助的空間；例如：for(int i = 0; i < n;++i);這個循環執行n次 所以時間復雜度是O(n)。
for(int i = 0; i< n;++i){for(int j = 0; j< n;++j);}這嵌套的兩個循環 而且都執行n次，那麼它的時間復雜度就是 O(n^2)；
空間復雜度，如果在設計程序時，使用了一個監視哨，空間復雜度為O(1)。

⑸ 哪位能舉個例子說明一下演算法中時間復雜度和空間復雜度是怎麼算的

1.空間復雜度:
比如java中int是4個位元組,long是8個位元組,你可以用long表示一個數字,long a=100,同樣可以用int b=100;這樣我們用int肯定比long要節省空間,再者就是同樣讓許多人編寫一個C程序,其中用的變數的個數可能大不一樣,變數越多可能你的程序越容易讓別人看懂,但變數越少,程序可能看懂的人不多,不過現在都不再強調這復雜度,1G的內存多的是了,幾個位元組也不算什麼了,不過在硬體驅動開發的時候比較講究這個
2.時間復雜度:
這是一個相對的概念,比如我用p2的電腦和p4的同樣運行一個程序,你說哪個快?只能在一定的硬體環境下談時間復雜度
;所以程序步的方式來說時間復雜度比較方便
打個比方:
for(int i=0;i<100;i++)
{
sum=sum+i;
}
sum=sum+i;這條語句執行了100次,就說這條語句的程序步是
100;像注釋,聲明語句的程序步都為0;

⑹ 空間復雜度是怎麼計算的啊

樓上說的死記法，估計就是碰到一種記一種，比如各種排序演算法空間復雜度，我理解大概就是演算法需要的最大存儲空間另外，好奇一下，樓主不是科班出生？

⑺ 空間復雜度 計算

一般情況下是不考慮空間復雜度的，空間復雜度並不是指所有的數據所佔用的空間，而是使用的輔助空間的大小，比如兩個矩陣的運算，在中間設置了一個中間矩陣來保存一些數據，這些空間叫做空間復雜度。空間復雜度的運算非常麻煩，一般簡單的演算法空間復雜度都是O(1)，比較復雜的會告知空間復雜度，記住就好了。

⑻ 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)。

⑼ 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。

⑽ 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。

以上內容參考網路——時間復雜度

以上內容參考網路——空間復雜度