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声明一个具有“常量”大小的数组的空间复杂度是多少？

声明一个具有"常量"大小的数组的空间复杂度是O(1)。

空间复杂度是用来衡量算法在运行过程中所需的额外空间。对于一个具有"常量"大小的数组，无论数组中有多少元素，它所占用的空间始终是固定的，不会随着输入规模的增加而增加。因此，空间复杂度是常量级别的，即O(1)。

在云计算领域，腾讯云提供了多种与存储相关的产品，例如对象存储 COS（https://cloud.tencent.com/product/cos）、文件存储 CFS（https://cloud.tencent.com/product/cfs）、块存储 CBS（https://cloud.tencent.com/product/cbs）等。这些产品可以根据不同的业务需求，提供可靠、高效的存储解决方案。

相关搜索:数组的时间复杂度和空间复杂度是多少[：：-1]修改给定的数组后，空间复杂度是多少？大小的时间复杂度是多少？哈希表的空间复杂度是多少？这个函数的空间复杂度是多少？C:声明一个指向常量字符数组的常量指针我的TwoSum算法的空间复杂度是多少？声明具有参数化宽度的常量如果输入受到常量的约束，那么算法的复杂度是多少？声明没有初始大小的数组大小为1的数组声明数组大小的静态常量成员将一个数组分成n个子数组的时间复杂度是多少？为大小写变量中具有数组的记录创建常量如何声明特定大小的多维数组？count字符串函数的时间和空间复杂度是多少声明具有唯一值的数组 PHP中数组的最大密钥大小是多少？声明具有可变大小的数组类型的语法(在编译时已知)？C++标准模板库中std::sort的空间复杂度是多少？

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101道算法javaScript描述【一】

数据结构与算法是计算机专业必修课，但是对于前端工程师来说，沉浸在业务代码之中很少会和算法直接打交道，甚于说根本不需要用到什么算法。那么我们为什么要学习算法，意义何在？不会算法活不是一样能干。把一件事情做到极致是非常必要的职业心态，这离不开数据结构和算法。另一方面，再说面试，这和在学生时代为什么要学数理化是一个道理，考试要考，你就要学。面试造火箭，工作拧螺丝，面试官通过问几道算法题了解你的编程和逻辑思维能力并不奇怪。

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2.时间复杂度与空间复杂度

前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇，今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢？请看本文一一道来。

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复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

总的执行时间就是T(n) = (2n+2)*unit_time。记为：T(n) = O(n)；

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【从0到1学算法】大O表示法

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时间复杂度和空间复杂度

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面试时候说的复杂度都是什么？

我们在面试的时候，总有面试官喜欢问，时间复杂度，空间复杂度，就比如像O(n²) 这种，那么这种时间复杂度是怎么定义的，为啥用这种定义的，最后时间复杂度都代表和你程序有什么关系呢？今天阿粉也来说说关于复杂度自己的看法。

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排序算法-上（Java语言实现）

排序对于任何一个程序员来说，可能都不会陌生。你学的第一个算法，可能就是排序。大部分编程语言中，也都提供了排序函数。

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可能是最可爱的一文读懂系列：皮卡丘の复杂度分析指南

今天，文摘菌就引用一些神奇宝贝的例子，给大家温故一下复杂度分析的概念，然后从易到难给大家介绍复杂度分析的常用方法。

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数据结构与算法 - 时间复杂度与空间复杂度

时间复杂度：时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间，而是算法执行语句的最大次数。空间复杂度：类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度为该算法所耗费的存储空间。往往跟为最大创建次数。

02

排序算法-下（Java语言实现）

的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序，比上一节讲的那三种排序算法要更常用。

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数据结构与算法 --- 排序算法（一）

「冒泡排序（bubble sort）过程包含多次冒泡操作，每一次冒泡操作都会遍历整个数组，依次比较相邻元素，不符合大小关系则互换位置，直到无元素需要交换。」

02

算法读书笔记(1)-时间、空间复杂度分析

大 O 时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以，也叫作渐进时间复杂度（asymptotic time complexity），简称时间复杂度。

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LeetCode题解—求链表的中间结点

(测评系统对该结点序列化表述是 [3,4,5])。注意，我们返回了一个 ListNode 类型的对象 ans，这样：ans.val = 3, ans.next.val = 4, ans.next.next.val = 5, 以及 ans.next.next.next = NULL.

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数据结构——空间复杂度

空间复杂度指的是算法在运行过程中所需的额外存储空间，通常以数据结构所占用的额外空间大小来衡量。与时间复杂度不同，空间复杂度并非直接与输入规模相关，而是与算法的实现方式、数据结构的选择以及存储空间的利用情况有关。

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那么一直还没有讲空间复杂度，所以打算陆续来补上，内容不难，大家可以读一遍文章就有整体的了解了。

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1.数据结构和算法解决是 “如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。4.复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。

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这段伪代码运行了多少次呢！ 1次，时间时间复杂度为O(1)：常数复杂度/常数阶。

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最近学习了极客时间的《数据结构与算法之美]》很有收获，记录总结一下。欢迎学习老师的专栏：数据结构与算法之美代码地址：https://github.com/peiniwan/Arithmetic

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简单复习下前端算法复杂度相关的知识

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搞编程，你必知必会的复杂度分析

在开发中，我们会经常听到关于时间复杂度、空间复杂度相关词汇，如果你没有这方面的知识，你肯定会一脸懵逼。那什么是时间复杂度、空间复杂度还有我们又怎么去分析？首先我们先来弄清楚我们为什么需要做复杂度分析。

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【算法与数据结构】复杂度深度解析（超详解）

算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，即时间复杂度和空间复杂度。

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算法分析中的空间复杂度，你真的会了么？

空间复杂度是对一个算法在运行过程中占用内存空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。

02

来来来，让咱重新认识一下算法的复杂度！

大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在“研究”操作系统（主要是容器这块）、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。今天这篇主要是讲算法的时间、空间复杂度，参考来源主要是王争老师的专栏《数据结构与算法之美》以及程序锅去年上课时老师的课件。

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算法时空复杂度分析实用指南

我以前的文章主要都是讲解算法的原理和解题的思维，对时间复杂度和空间复杂度的分析经常一笔带过，主要是基于以下两个原因：

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「算法与数据结构」时间与空间复杂度

可能有些人会吐槽，学算法有什么用，顶多就是去面试大厂的时候能用上，大厂面试算法也只是强中筛强的一个敲门砖而已，我又不去面大厂，不用学它，真的是这样吗？

02

复杂度分析

所以，需要一种方法，可以不受环境或数据规模的影响，粗略地估计算法的执行效率。这种方法就是复杂度分析。

01

时间复杂度、空间复杂度、算法的稳定性说明以及示例

时间复杂度是评估算法性能的一种方式，主要衡量的是算法在运行时所需要的时间或者操作的次数。在计算机科学中，我们通常用大O表示法来描述时间复杂度。

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Leetcode No.53 最大子序和

给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

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【数据结构】算法的空间复杂度

算法的时间复杂度和空间复杂度是度量算法好坏的两个重要量度,在实际写代码的过程中,我们完全可以用空间来换时间,比如说,我们要判断某某年是不是闰年,大家可能第一时间想到的都是写一个算法来判断每次输入的年份符不符合闰年的条件.但其实还有种方法是,我们可以事先建立一个有2050个元素的数组(年数比现实略多一点),然后把所有年份按下标数字对应,如果是闰年,此数组项的值设为1,否则设为0.这样,判断某年是否是闰年,就只需要查找一下对应数组项的值就可以了.这样求闰年的时间复杂度为O(1).既然空间复杂度这么好用,接下来我们就来一起学习它的基本内容吧.

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【数据结构】第一章——绪论（4）

大家好！很高兴又和大家见面啦！！！在上一篇内容中我们重点介绍了时间复杂度，今天我们要介绍的是算法的另一个目标——低存储量需求，也就是算法的空间复杂度。下面我们就来了解一下什么是空间复杂度吧！

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【旧文重发 | 04】IC基础知识

[81] 以下两种初始化的方式有什么区别:“int a;” and “const int a;”？

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「时间」与「空间」复杂度

算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，比如排序就有前面的十大经典排序和几种奇葩排序，虽然结果相同，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别，比如快速排序与猴子排序：）。

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【数据结构】时间复杂度和空间复杂度

众所周知，在数学领域算法是用于解决某一类问题的的公式和思想。百度百科是这样说的，算法（algorithm），在数学（算学）和计算机科学之中，为任何良定义的具体计算步骤的一个序列，常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言，算法是一个表示为有限长列表的有效方法，这里有两个重要的结论。1.算法有简单的，也有复杂的。2.算法有高效的，也有拙劣的。

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冰与火之歌：「时间」与「空间」复杂度

算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，比如排序就有前面的十大经典排序和几种奇葩排序，虽然结果相同，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别，比如快速排序与猴子排序：）。

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刷题时遇到了内存超界？分享一点小技巧

今天我们来聊聊算法的空间复杂度，相比于时间复杂度，以空间复杂度出发的算法题相对不太多。重要性相对没那么大，但同样也是非常重要的基础知识，需要有一定的认知。

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佩奇学编程 | 复杂度分析原来这么简单

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何为时间复杂度与空间复杂度？

所谓算法，其实就是我们用来操作数据、解决程序问题的一组方法。针对同一个问题，我们可以采用不同的算法，然后实现相同的结果。但是针对不同的算法，对于时间和资源的消耗却有不同的差别。而为了分析不同算法的效率，我们常常从时间和空间两个方面来对比，然后从中挑出最适合我们的解决方案。

03

数组旋转，来来来，走个K步~

在前端算法面试中，数组是经常被问到的、使用到的。今天我们来看一道经典的前端基础面试题：【数组旋转K步】。

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数据结构 | 时间复杂度与空间复杂度

复杂度是衡量一个算法好坏的标准，可以从时间和空间两个维度进行比较。可能你之前听说某个算法的时间复杂度是O(N)，空间复杂度是O(1)，知道这是一个还不错的算法，那么你知道这些复杂度是如何计算出来的吗？本文将会揭开它们神秘的面纱，让你拥有一把衡量算法好坏的度量衡。

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剑指Offer题解 - Day27

输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有奇数在数组的前半部分，所有偶数在数组的后半部分。

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前端学数据结构与算法（一）：不会复杂度分析，算法等于白学

兜兜转转了这么久，数据结构与算法始终是逃不过命题。曾几何时，前端学习数据结构与算法，想必会被认为不务正业，但现今想必大家已有耳闻与经历，面试遇到链表、树、爬楼梯、三数之和等题目已经屡见不鲜。想进靠谱大厂算法与数据结构应该不止是提上日程那么简单，可能现在已经是迫在眉睫。这次决定再写一个系列也只是作为我这段时间的学习报告，也不绝对不会再像我之前的vue原理解析那般断更了，欢迎大家监督~

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白话文讲栈

给定一个仅包含字符：(,),[,]的字符串，确定输入字符串是否有效。字符串有效的定义如下：

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