空间复杂度计算的例题 算法的空间复杂度指的是什么？

算法的空间复杂度指的是什么？

1. 简言之，算法的空间复杂度是指计算机资源（如内存和CPU）被占用的程度。

2. 具体解释为：空间复杂度是算法在运行过程中临时占用的存储空间量的度量，表示为s（n）=O（f（n））。例如，直接插入排序的时间复杂度为O（n^2），空间复杂度为O（1）。一般的递归算法将有o（n）空间复杂度，因为每个递归算法将存储返回信息。算法的优缺点主要从执行时间和存储空间两个方面来衡量。

(21) 算法的空间复杂度是指______？

（21）[答]d[检查点]编程基础[analysis]时间复杂度：运行算法所花费的时间是f（n）（即n的函数）。

空间复杂度：算法占用的空间为g（n）（也是n的函数）。为什么算法会占用内存空间？它主要是内存空间，因为算法中的变量和地址通常存储在内存中（如果它们在虚拟内存、缓存中，甚至在CPU中运行，它们也会占用内存空间）。

面对一工科男来应聘算法工程师，却不知道int是几个字节，一个字节有几位，这是一种怎样的体验？

目前算法工程师的分工比较详细，而且很多算法工程师不做算法实现，所以在使用编程语言时可能会出现不熟悉的情况。但是现在很多程序员对基础知识的掌握不如以前那么扎实，这是一个明显的现象。

作为面试官，我经常参加一些企业的程序员面试。在面试中，我通常会问一些基本的问题来了解程序员的基本知识结构。例如，我问了一个问题，int是几个字节，大多数程序员都能回答这个问题。类似的问题包括计算机端口号的范围、网络寻址方式、TCP协议与UDP协议的区别、接口的作用、异或操作的规则等。一般来说，这些问题通常是由初级程序员提出的，而对于高级程序员，他们通常会被问到一些具体的解决方案。

一些简单的基本问题的答案可以反映程序员的基本知识结构。根据历史经验，一些非计算机专业的程序员可能很难回答这些问题，因为目前很多编程语言都比较简单，在很多实验中都无法实践这些基础知识，但是这些基础知识还不够，知识对程序员来说更重要。

在许多情况下，即使你不回答一些基本问题，也不要泄气。毕竟，目前的发展环境与早些年大不相同。程序设计更加注重模块化、可扩展性等问题。但是程序员必须掌握基本知识，特别是一些常识性问题。

我已经使用Java、C和python很长时间了，我还在头条上继续写一些关于编程和大数据的文章。对这些内容感兴趣的人可以关注我，我相信他们会有所收获。

谢谢

算法的时间复杂度与空间复杂度各是什么意思？

它是根据程序数据n的大小来显示程序使用的大致时间和空间。说白了，它是显示时间或空间如何随着n的增长而增长。例如，对于（int i=0 i< n i），此循环执行n次，因此对于（int i=0 i< n i）{对于（int j=0 j< n i），时间复杂度为O（n）nj）}这个循环嵌套了两个循环，如果执行N次，时间复杂度为O（N^2）。时间复杂度只能粗略地表示所用的时间，但一些基本步骤的运行时间是不同的。我们无法计算。所以省略运行时间，比如for（int i=0I< n i）a=B和for（int i=0I< n i）当然是第二快的，但是它们的时间复杂度是相同的O（n）判断时间复杂度看周期

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