算法空间复杂度计算

⑴ 数据结构中算法的时间和空间复杂度怎么计算

你好．T(n)＝O( f (n) ) 表示时间问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同．称作时间复杂度．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”的语句的频度分别为1.n和n的平方．则这三个程序段的时间复杂度分别为．O(1). O(n)..O(n平方)．分别为常量阶．线性阶．和平方阶．．．算法可能呈现的时间复杂度还有对数阶O(long n)．指数阶O(2 n方)等．空间复杂度：s(n)=O(f(n))其中n为问题的规模（或大小）．一个上机执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令．常数．变量和输入数据外．也要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为实现计算所需信息的空间．若输入数据所占的空间只取决于问题本身，和算法无关，则只要分析除输入和程序之处的额处空间，否则应同时考虑输入本身所需空间...有点抽象．．．因为本人也学不好．所以．只能回答这些．．见谅．．

⑵ 数据结构中算法空间复杂度怎么算

数据结构中算法空间复杂度计算方法：

一个算法的空间复杂度只考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间的大小，它包括为参数表中形参变量分配的存储空间和为在函数体中定义的局部变量分配的存储空间两个部分。

若一个算法为递归算法，其空间复杂度为递归所使用的堆栈空间的大小，它等于一次调用所分配的临时存储空间的大小乘以被调用的次数(即为递归调用的次数加1，这个1表示开始进行的一次非递归调用)。

算法的空间复杂度一般也以数量级的形式给出。如当一个算法的空间复杂度为一个常量，即不随被处理数据量n的大小而改变时，可表示为O(1)；当一个算法的空间复杂度与以2为底的n的对数成正比时，可表示为O(log2n)；当一个算法的空间复杂度与n成线性比例关系时，可表示为O(n)。若形参为数组，则只需要为它分配一个存储由实参传送来的一个地址指针的空间，即一个机器字长空间；若形参为引用方式，则也只需要为其分配存储一个地址的空间，用它来存储对应实参变量的地址，以便由系统自动引用实参变量。

(2)算法空间复杂度计算扩展阅读：

空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

个算法的空间复杂度S(n)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模n的函数。渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度。空间复杂度(SpaceComplexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。一个算法在计算机存储器上所占用的存储空间，包括存储算法本身所占用的存储空间，算法的输入输出数据所占用的存储空间和算法在运行过程中临时占用的存储空间这三个方面。

⑶ 算法的空间复杂度指的是什么

1、简单来说：算法的空间复杂度指的是占用内存，cpu等计算机资源的程度。
2、具体点来解释就是：空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。
而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。
一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

⑷ 算法的时间复杂度和空间复杂度怎么确定

算法的时间复杂度是指程序运行的时间，也可以说是次数；空间复杂度是程序运行时占用的辅助的空间；例如：for(int i = 0; i < n;++i);这个循环执行n次 所以时间复杂度是O(n)。
for(int i = 0; i< n;++i){for(int j = 0; j< n;++j);}这嵌套的两个循环 而且都执行n次，那么它的时间复杂度就是 O(n^2)；
空间复杂度，如果在设计程序时，使用了一个监视哨，空间复杂度为O(1)。

⑸ 哪位能举个例子说明一下算法中时间复杂度和空间复杂度是怎么算的

1.空间复杂度:
比如java中int是4个字节,long是8个字节,你可以用long表示一个数字,long a=100,同样可以用int b=100;这样我们用int肯定比long要节省空间,再者就是同样让许多人编写一个C程序,其中用的变量的个数可能大不一样,变量越多可能你的程序越容易让别人看懂,但变量越少,程序可能看懂的人不多,不过现在都不再强调这复杂度,1G的内存多的是了,几个字节也不算什么了,不过在硬件驱动开发的时候比较讲究这个
2.时间复杂度:
这是一个相对的概念,比如我用p2的电脑和p4的同样运行一个程序,你说哪个快?只能在一定的硬件环境下谈时间复杂度
;所以程序步的方式来说时间复杂度比较方便
打个比方:
for(int i=0;i<100;i++)
{
sum=sum+i;
}
sum=sum+i;这条语句执行了100次,就说这条语句的程序步是
100;像注释,声明语句的程序步都为0;

⑹ 空间复杂度是怎么计算的啊

楼上说的死记法，估计就是碰到一种记一种，比如各种排序算法空间复杂度，我理解大概就是算法需要的最大存储空间另外，好奇一下，楼主不是科班出生？

⑺ 空间复杂度 计算

一般情况下是不考虑空间复杂度的，空间复杂度并不是指所有的数据所占用的空间，而是使用的辅助空间的大小，比如两个矩阵的运算，在中间设置了一个中间矩阵来保存一些数据，这些空间叫做空间复杂度。空间复杂度的运算非常麻烦，一般简单的算法空间复杂度都是O(1)，比较复杂的会告知空间复杂度，记住就好了。

⑻ 算法的空间复杂度是指什么

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)。

⑼ 算法空间复杂度具体怎么算

数据结构中算法空间复杂度计算方法：

一个算法的空间复杂度只考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间的大小，它包括为参数表中形参变量分配的存储空间和为在函数体中定义的局部变量分配的存储空间两个部分。

若一个算法为递归算法，其空间复杂度为递归所使用的堆栈空间的大小，它等于一次调用所分配的临时存储空间的大小乘以被调用的次数(即为递归调用的次数加1，这个1表示开始进行的一次非递归调用)。

空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。

而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

⑽ 时间复杂度和空间复杂度分别是什么

时间复杂度，又称时间复杂性，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。

空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1)。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

时间复杂度和空间复杂度资料：

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用：时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。（算法的复杂性体运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间（即寄存器）资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度。

对于一个算法，其时间复杂度和空间复杂度往往是相互影响的。当追求一个较好的时间复杂度时，可能会使空间复杂度的性能变差，即可能导致占用较多的存储空间；反之，当追求一个较好的空间复杂度时，可能会使时间复杂度的性能变差，即可能导致占用较长的运行时间。

以上内容参考网络——时间复杂度

以上内容参考网络——空间复杂度