空間複雜度維基百科,自由的 encyclopedia 在電腦科學中,一個演算法或程式的空間複雜度定性地描述該演算法或程式執行所需要的儲存空間大小。空間複雜度是相應計算問題(英語:Computational problem)的輸入值的長度的函數,它表示一個演算法完全執行所需要的儲存空間大小。[1] 和時間複雜度類似,空間複雜度通常也使用大O記號來漸進地表示,例如 O ( n ) {\displaystyle O(n)} 、 O ( n log n ) {\displaystyle O(n\log n)} 、 O ( n α ) {\displaystyle O(n^{\alpha })} 、 O ( 2 n ) {\displaystyle O(2^{n})} 等;其中n用來表示輸入的長度,該值可以影響演算法的空間複雜度。 就像時間複雜度的計算不考慮演算法所使用的空間大小一樣,空間複雜度也不考慮演算法執行需要的時間長短。
在電腦科學中,一個演算法或程式的空間複雜度定性地描述該演算法或程式執行所需要的儲存空間大小。空間複雜度是相應計算問題(英語:Computational problem)的輸入值的長度的函數,它表示一個演算法完全執行所需要的儲存空間大小。[1] 和時間複雜度類似,空間複雜度通常也使用大O記號來漸進地表示,例如 O ( n ) {\displaystyle O(n)} 、 O ( n log n ) {\displaystyle O(n\log n)} 、 O ( n α ) {\displaystyle O(n^{\alpha })} 、 O ( 2 n ) {\displaystyle O(2^{n})} 等;其中n用來表示輸入的長度,該值可以影響演算法的空間複雜度。 就像時間複雜度的計算不考慮演算法所使用的空間大小一樣,空間複雜度也不考慮演算法執行需要的時間長短。