時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度怎么算

空間復(fù)雜度(SpaceComplexity)是對一個算法在運行過程中臨時占用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復(fù)雜度是O(n^2)，空間復(fù)雜度是O(1)。而一般的遞歸算法就要有O(n)的空間復(fù)雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個算法的優(yōu)劣主要從算法的執(zhí)行時間和所需要占用的存儲空間兩個方面衡量。計算機科學(xué)中，時間復(fù)雜性，又稱時間復(fù)雜度，算法的時間復(fù)雜度是一個函數(shù)，它定性描述該算法的運行時間。這是一個代表算法輸入值的字符串的長度的函數(shù)。時間復(fù)雜度常用大O符號表述，不包括這個函數(shù)的低階項和首項系數(shù)。使用這種方式時，時間復(fù)雜度可被稱為是漸近的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。

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導(dǎo)讀空間復(fù)雜度(SpaceComplexity)是對一個算法在運行過程中臨時占用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復(fù)雜度是O(n^2)，空間復(fù)雜度是O(1)。而一般的遞歸算法就要有O(n)的空間復(fù)雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個算法的優(yōu)劣主要從算法的執(zhí)行時間和所需要占用的存儲空間兩個方面衡量。計算機科學(xué)中，時間復(fù)雜性，又稱時間復(fù)雜度，算法的時間復(fù)雜度是一個函數(shù)，它定性描述該算法的運行時間。這是一個代表算法輸入值的字符串的長度的函數(shù)。時間復(fù)雜度常用大O符號表述，不包括這個函數(shù)的低階項和首項系數(shù)。使用這種方式時，時間復(fù)雜度可被稱為是漸近的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。

空間復(fù)雜度(SpaceComplexity)是對一個算法在運行過程中臨時占用存儲空間大小的量度，記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復(fù)雜度是O(n^2),空間復(fù)雜度是O(1)。而一般的遞歸算法就要有O(n)的空間復(fù)雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個算法的優(yōu)劣主要從算法的執(zhí)行時間和所需要占用的存儲空間兩個方面衡量。

計算機科學(xué)中，時間復(fù)雜性，又稱時間復(fù)雜度，算法的時間復(fù)雜度是一個函數(shù)，它定性描述該算法的運行時間。這是一個代表算法輸入值的字符串的長度的函數(shù)。時間復(fù)雜度常用大O符號表述，不包括這個函數(shù)的低階項和首項系數(shù)。使用這種方式時，時間復(fù)雜度可被稱為是漸近的，亦即考察輸入值大小趨近無窮時的情況。