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空间复杂度怎么算，时间复杂度计算技巧( 二 )

小知识


数据结构时间复杂度和空间复杂度如何计算 空间复杂度指的是运行时临时占用的存储空间大小. ， 主要是看运行程序时临时变量的数目和数据规模之间的关系 。 举例：无论数据规模多大 ， 我都定义100个变量 ， 这就叫做数据规模和临时变量数目无关 。 就是说空间复杂度是O(1).int i;
for(i=0;i<n;i++)
i++;
时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1);
int i;
int j;
int k;
for(i=0; i<n; i++)
for(j=0; j<i; j++)
for(k=0; k<j; k++)
;
时间复杂度是O(n^3),空间复杂度还是O(1)；
N次循环的空间复杂度如何计算 空间复杂度为O(1) ， 空间复杂度就是你在程序运行过程所要借助的内容空间大小 ， 是常数 ， 还是线性的 ， 还是什么介数的
空间复杂度怎么求啊？最好举例说明 。 这两个都是根据大O方法 ， O（f（n））来进行计算的 ， 时间复杂度：如果仅仅是一条简单语句（不包含循环等 ， 如a+=1）时间复杂度为O（1） ， 无循环的可视为线；有一层循环则为O（n） ， 以后每加一层n增加一次幂 。 空间复杂度则是根据你使用的存储数据的类型来进行计算的 ， 线性表和链表都是线性的 ， 树的话 ， 一般是O（log2n） 。 图的要复杂很多 ， 一般不考虑 。 ~
数据结构中算法的时间和空间复杂度怎么计算 空间复杂度一般不用算的 。 时间复杂度的计算一般就是简单的数学公式 ， 比如说二分查找就是logn的 ， 因为它要找这么多次嘛 ， 没有什么特别难算的 。
算法的空间复杂度指的是什么？ 第一个是O(n) ， 第二个是O(1)
首先要明确一个概念 ， 变量的内存分配发生在定义的时候 ， 因为第一个的定义是循环里边 ， 所以是n*O(1) ， 第二个定义在循环外边 ， 所以是1*O(1)

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