时间/空间复杂性
时间复杂性和空间复杂性是算法分析中常用的两个概念，用于衡量算法在时间和空间资源上的消耗程度。
时间复杂性（Time Complexity）指的是算法执行所需的时间量度，即算法的运行时间。它通常用大O符号表示，表示算法执行时间的增长率。常见的时间复杂性分类有：
- 常数时间复杂性（O(1)）：无论输入规模的大小，算法的执行时间都是固定的，不随输入规模的增加而增加。例如，访问数组中的某个元素。
- 线性时间复杂性（O(n)）：算法的执行时间与输入规模成线性关系。例如，遍历一个数组。
- 对数时间复杂性（O(log n)）：算法的执行时间与输入规模的对数成正比。例如，二分查找算法。
- 平方时间复杂性（O(n^2)）：算法的执行时间与输入规模的平方成正比。例如，嵌套循环遍历一个二维数组。
- 指数时间复杂性（O(2^n)）：算法的执行时间与输入规模的指数成正比。例如，穷举法求解旅行商问题。
空间复杂性（Space Complexity）指的是算法执行所需的存储空间量度，即算法的内存消耗。与时间复杂性类似，空间复杂性也用大O符号表示。常见的空间复杂性分类有：
- 常数空间复杂性（O(1)）：算法的内存消耗是固定的，不随输入规模的增加而增加。例如，只使用有限个变量的算法。
- 线性空间复杂性（O(n)）：算法的内存消耗与输入规模成线性关系。例如，使用一个数组来存储输入数据。
- 对数空间复杂性（O(log n)）：算法的内存消耗与输入规模的对数成正比。例如，递归算法的调用栈空间。
- 平方空间复杂性（O(n^2)）：算法的内存消耗与输入规模的平方成正比。例如，使用二维数组存储所有可能的组合。
时间复杂性和空间复杂性是评估算法效率和资源利用情况的重要指标。在实际开发中，需要根据具体的应用场景和需求选择合适的算法，以达到最佳的时间和空间效率。
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1回答
通常，在计算复杂性中，我们讨论时间和空间复杂性。也就是说，我们思考解决某个问题需要多少时间或空间。
我想知道是否有另一种资源(超越时间和空间)可以作为我们讨论计算复杂性的参考。
浏览 0提问于2016-07-31得票数 0
2回答
我需要找到f3在时间和空间上的复杂性。我认为g具有log(n)的空间复杂性，因此对于时间复杂性，我不太确定如何找到f3的时间和空间复杂性，因为对g的调用位于for推荐的内部，这是否意味着每次都会调用g来检查g(i) < n
int g(int
浏览 1提问于2020-08-15得票数 1
1回答
拆分/剥离/开放(内置python函数)的时间/空间复杂性是多少？
有人知道我在哪里可以查到这些函数的时间/空间复杂性吗？
浏览 0提问于2019-03-12得票数 3
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4回答
空间复杂性与时间复杂性权衡
、、、、
我一直在研究一些排序算法，并在时间和空间复杂度之间遇到了一些逆关系。例如，像selection这样的算法采用O(n^2)，但由于可以在适当的地方执行，所以只需要常量空间。然而，像合并排序这样的算法具有O(nlogn)时间复杂度，但需要O(n)空间。
是否有一个定理或定律将时间和空间的复杂性相互权衡？将空间复杂性与时间复杂性进行交换，以大幅度增加现代RAM大小，这总是
浏览 0提问于2018-02-22得票数 1
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1回答
最近，我参加了一门关于大O符号的课程，讨论了空间和时间的复杂性，并试图将这些概念应用到它们在日常工作中的实际后果中，作为一名。我理解时间复杂性的后果。如果一个函数的复杂性越高，数据集的增长越长，计算所需的时间就越长，那么用户的加载时间就越长，这是没有人喜欢的。我不明白的是，在React中空间复杂性的后果。如果您有一个非常大的数据集，并且在浏览器中使用了大量的空间，那么对用户或应用程序都有什么影响呢？
浏览 0提问于2020-11-03得票数 0
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1回答
Big O描述了时间复杂性和空间复杂性的概念，但是有没有更通用的更高级别的类别来描述Big O符号所描述的复杂性的域？例如，如果有人提出了应用程序中复杂性的主题，我可能会问“您是指圈复杂度还是大O复杂度？”然而，Big O是一种描述复杂性的符号，而不是一种实际的复杂性类型。时间复杂性和空间复杂性的概念是否不同于它们没有归入更正式的一般类别的程度？如果这些概念通常被归入一个更一般的类
浏览 2提问于2016-06-01得票数 3
7回答
我已经看到，在大多数情况下，时间复杂性与空间复杂性有关，反之亦然。例如，在数组遍历中： print (v[i])这里很容易看出算法的时间复杂度是O(n)，但在我看来，空间复杂度也是n(也表示为O(n)?我的问题是：算法是否可能具有与空间复杂度不同的时间复杂度？
浏览 6提问于2013-09-08得票数 59
1回答
可能重复：
谁能指出一个好的资源来研究更多关于算法的空间复杂性。
编辑:我在这里发布之前搜索过教程的。不幸的是，所有的教程都集中在运行时复杂性上，很少有几行是关于空间复杂性的。
浏览 1提问于2011-09-05得票数 8
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1回答
时间复杂性，或者如果它是一个不同的时间复杂性。我也不确定递归堆栈中使用的空间(但知道布尔锯齿数组中使用的额外空间)。我似乎无法理解这种解决方案的时间和空间复杂性。在技术访谈中，在不需要运行代码的情况下进行复杂性分析时，有这样的理解将特别有用。
初步调查：我读过几篇这样的帖子，其中作者直接要求社区提供他们算法的时间和空间复杂性。我不想做同样的事情，并要求快速而简单的
浏览 3提问于2021-01-01得票数 2
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1回答
我试图找出两者的时间复杂性，看看哪一个更有效，但到目前为止，我还没有找到任何确定的东西。有很多关于列表的问题，但没有到嵌套的程度。flattenRecursive(arr[0]) + flattenRecursive(arr[1:])我的想法如下：
功能1复杂性我认为迭代版本的时间复杂性是O(n * m)，其中n是初始数组的长度，m是嵌套的数量。我认为O(n)的空间复杂性</em
浏览 0提问于2018-03-14得票数 3
关于在Trie数据结构中插入单词的时间复杂性，有相当多的信息，但关于空间复杂性的信息并不多。我认为空间复杂性是O(n**m)，其中：m：average word length
例如，如果可用的字符是a和b，那么n是2，单词m is 5的平均长度不是32 (2**5)的空间用法吗？
浏览 0提问于2017-05-05得票数 5
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2回答
我在确定空间和时间复杂性方面遇到了一些困难。例如，如果我有一个分支因子b的树，并且最多有一个深度d，我如何计算时间和空间的复杂性？我知道它们是O(b^d)和O(bd)，但我的问题是如何得到这些值。
浏览 5提问于2010-01-17得票数 5
时间复杂性，O(v+e)非常清楚，它类似于两个循环(e次和v次)分别在一个程序中运行。是不是首先分配O(v)空间，然后释放它，然后再分配O(e)空间？
浏览 0提问于2013-08-12得票数 1
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1回答
(忽略malloc的时间)for i from 0 to size -1return A
我想我理解为什么T(n)是线性的O(n)，因为只有1个for循环，但是为什么空间复杂度是O(n^2)？
浏览 1提问于2016-10-13得票数 0
我只是有一个顺从的问题，给了我一个困难的时间，我仍然在试图找出如何满足空间和时间复杂性的限制。如果没有以下限制，我本可以轻而易举地解决这个问题：
我可以看到，对于O(n)时间，O(n)空间复杂性，以及O(n^2)时间，O(1)空间复杂性，但不能同时满足O(n)时间和O(1)空间。
浏览 9提问于2012-09-14得票数 35
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2回答
需要确定代码的空间和时间复杂度
、、、、
1 return x
我想确定这段代码的空间和时间复杂度时间复杂度：(我的分析)在最大值时，在给定的时间堆栈中将有logn +1(在奇数n情况下)函数调用。因此，空间复杂度为O(Logn)。。
需要帮助确定时间<em
浏览 4提问于2022-07-21得票数 0
6回答
我对时间的复杂性很满意，但对空间的复杂性还不够。关于空间的复杂性，我有以下问题：for(auto& i : nums)根据我的理解，上述代码片段的空间复杂性是O(n)如果我在for循环中创建了集合，如下所示： unordered_set<int> s;
s.insert(i
浏览 5提问于2017-11-27得票数 1
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1回答
反向字符串时间和空间复杂度
、、、、
有人能指出使用时间和空间复杂性的这些算法的区别吗？result = i + result return s[::-1]
有，但我找不到时间和空间的复杂性我想知道s[::-1]将占用多少空间？
浏览 1提问于2018-07-14得票数 4
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