空间复杂度维基百科,自由的 encyclopedia 在计算机科学中,一个算法或程序的空间复杂度定性地描述该算法或程序运行所需要的存储空间大小。空间复杂度是相应计算问题(英语:Computational problem)的输入值的长度的函数,它表示一个算法完全执行所需要的存储空间大小。[1] 和时间复杂度类似,空间复杂度通常也使用大O记号来渐进地表示,例如 O ( n ) {\displaystyle O(n)} 、 O ( n log n ) {\displaystyle O(n\log n)} 、 O ( n α ) {\displaystyle O(n^{\alpha })} 、 O ( 2 n ) {\displaystyle O(2^{n})} 等;其中n用来表示输入的长度,该值可以影响算法的空间复杂度。 就像时间复杂度的计算不考虑算法所使用的空间大小一样,空间复杂度也不考虑算法运行需要的时间长短。
在计算机科学中,一个算法或程序的空间复杂度定性地描述该算法或程序运行所需要的存储空间大小。空间复杂度是相应计算问题(英语:Computational problem)的输入值的长度的函数,它表示一个算法完全执行所需要的存储空间大小。[1] 和时间复杂度类似,空间复杂度通常也使用大O记号来渐进地表示,例如 O ( n ) {\displaystyle O(n)} 、 O ( n log n ) {\displaystyle O(n\log n)} 、 O ( n α ) {\displaystyle O(n^{\alpha })} 、 O ( 2 n ) {\displaystyle O(2^{n})} 等;其中n用来表示输入的长度,该值可以影响算法的空间复杂度。 就像时间复杂度的计算不考虑算法所使用的空间大小一样,空间复杂度也不考虑算法运行需要的时间长短。