0.说明 根据算法书上的定义,一个算法的空间复杂度包括算法程序所占用的空间,输入初始数据所占用的空间以及算法执行过程中所需要的额外空间.本文各种结论全部参考过标准文献,本人也进行过验证.验证过程本文不做说明.例如:当前主流虚拟机boolean类型运行时确实是1字节.部分与计算空间无关的细节也不做说明,例如:对象头具体包含哪些信息.分别在哪几位.什么是指针压缩等.细节信息,本人以后会在<JVM浅析>栏目中一一补充,敬请期待哦~ 一.基础知识 1. 数据类型以及大小   基本类型 类型名称 占用字…

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示.不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度.O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系.其中的n代表输入数据的量. 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍.比如常见的遍历算法. 比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线性更…

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. (算法的复杂性体现在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). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量级递增排列,…

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度   常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(…

题目:有N个正实数(注意是实数,大小升序排列) x1 , x2 ... xN,另有一个实数M. 需要选出若干个x,使这几个x的和与 M 最接近. 请描述实现算法,并指出算法复杂度. 代码如下: #include<iostream> using namespace std; int min_diff(int data[],int n,int &min_i,int &min_j,int number); int main() { int number,n,i; cin>>…

算法复杂度是我们来衡量一个算法执行效率的一个度量标准,算法复杂度通常主要有时间复杂度和空间复杂度两种.时间复杂度就是指算法代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间,而空间复杂度则是指算法中用来存储的数据结构所占用的空间.往往一个时间复杂度比较低的算法拥有着较高的空间复杂度,两者是互相影响的,我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点.本文会简单介绍一下用于描述算法的性能和复杂程度的大O表示法. 我们先来看一段简单的代码,来帮助我们理解什么是大O表示法: function inc…

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义: 这是算法的时空复杂度的表示.不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度. O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系.其中的n代表输入数据的量. 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍.比如常见的遍历算法. 再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线…

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. (算法的复杂性体现在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). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 时间复杂度 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量…

算法复杂度分为时间复杂度T(n)和空间复杂度F(n) 时间复杂度:也就是执行算法程序所需的时间,与硬件的速度.编程语言的级别.编译器的优化.数据的规模.执行的频度有关,前三个有很大的不确定性,所以衡量指标只要是后两者即算法的时间复杂度是数据规模n的函数.T(n)=O(F(n)),其中O表示同阶,即当n趋近无穷大是T(n)与F(n)的比值是个不为0的常数,也就是渐进时间复杂度.按照时间复杂度量级递增顺序为:常数阶O(1).对数阶O(log2n).线性阶O(n).线性对数阶O(nlog2n).平方阶…

算法复杂度及渐进符号 一.算法复杂度 首先每个程序运行过程中,都要占用一定的计算机资源,比如内存,磁盘等,这些是空间,计算过程中需要判断,循环执行某些逻辑,周而反复,这些是时间. 那么一个算法有多好,多快,怎么衡量一个算法的好坏?所以,计算机科学在算法分析过程中,提出了算法复杂度理论,这套理论可以量化算法的效率,以此作为标准,方便我们能衡量到底选择哪一种算法. 复杂度有两个维度:时间和空间. 我们说,一个实现了某算法的程序: 如果计算的速度越快,那么这个算法时间复杂度越低. 如果占用的计算资源越…