DAA-空间复杂性

简介

在算法分析中，除了时间复杂性，空间复杂性也是一个重要的指标。空间复杂性通常定义为程序存储器需求的大小。

时间复杂性和空间复杂性

空间复杂性与时间复杂性非常类似。时间复杂性描述了一个算法在运行时所需执行的基本操作数。空间复杂性描述了该算法在存储器中需要占用的空间大小。

如何计算

在计算算法的空间复杂性时，通常需要关注算法所需存储的主要数据结构。例如，如果一个算法需要创建一个数组来存储输入，那么空间复杂性将至少是O(n)。同样，如果一个算法需要使用一个栈，在最坏的情况下可能需要O(n)的空间。

具体计算空间复杂性时，需要考虑以下几个方面：

算法存储

需要考虑算法存储的内容。算法中的每一个变量和结构都需要存储在内存中，从而计入空间复杂度的计算。通常情况下，一个算法的存储空间包括：

• 算法中使用的变量的存储空间
• 算法中使用的数据结构的存储空间
• 算法中使用的函数的存储空间
• 算法中创建的临时变量的存储空间
• 算法中使用的递归调用的存储空间

程序设计

程序设计中有许多方法可以有效地降低空间复杂化的程度。常见的方法包括：

• 压缩存储
• 重用存储
• 释放存储
• 抽象数据结构

结论

在程序开发中，除了时间复杂度之外，考虑空间复杂度也很重要。随着程序的规模不断增长，需要保证在运行时程序不会消耗全部的服务器资源。因此，了解算法的空间复杂度，是编写高效程序的关键因素之一。

参考

• 算法分析——时间复杂性和空间复杂性
• 如何计算算法的时间和空间复杂度