空间复杂度怎么算 什么叫时间复杂度和空间复杂度？
什么叫时间复杂度和空间复杂度？
时间复杂度是程序的运行时间或次数；
空间复杂度是程序占用的空间；
以下程序：
int a[1000000
]int CNT=0
for（int i=0 i
for（int j=0 j
a[CNT]=0
空间主要是一个大小为1000000的数组a；时间是复杂的两个for循环。第一个循环要做一次，第二个循环要做1000次，第一个循环要做1000次，一共1000×1000次
如果两个循环分别对应m和N次，那么要做的次数就是m*N
你能听懂前两句话吗？
什么叫时间复杂度和空间复杂度？
当计算机完成任务时，它有两个指示器：时间和所有内存（即空间）。两者呈负相关。也就是说，在设计特定的程序时，可以选择使用更多的内存，这样可以提高程序的速度，也就是减少程序的运行时间。另一方面，也可以选择使用较少的内存，这样可以节省内存，但同时，程序运行速度会变慢，这意味着程序运行时间会更长。总之，该算法只有两种策略，一种是以时间换空间，另一种是以空间换时间。直接答案是高空间复杂度和低时间复杂度的算法，反之亦然。
时间复杂度与空间复杂度有什么关系？
时间复杂度和空间复杂度之间没有必然的关系。但也有人以空间换时间或以时间换空间。在这个时候，他们将产生影响。与hash方法一样，它占用了更多的空间，但时间将小于o（n）。
数据结构时间复杂度和空间复杂度怎么求？
时间复杂度和空间复杂度实际上是相对于输入数据规模消耗的时间和空间的函数。一般来说，输入数据规模越大，消耗的时间和空间就越多。如果所消耗的时间与数据规模成正比，则时间复杂度为O（n）。如果所消耗的时间与数据规模的平方成正比，则时间复杂度为O（n^2）。同样，也有O（n^3）O（n^4）O（nlogn）O（2^n），空间复杂度和时间复杂度的含义是一样的
它表示一个程序根据其数据n的规模所使用的近似时间和空间。说白了，它表示时间或空间将如何随着n的增长而增长。例如，对于（int i=0 i< n i）这个循环执行了n次，所以时间复杂度是O（n）for（int i=0 i< n i）{for（int j=0 j< n j）}两个嵌套循环，它们执行了n次，所以它的时间复杂度是O（n^2）时间复杂度只能粗略地表示所用的时间，而且一些基本步骤的运行时间是不同的，所以我们无法计算，所以我们省略了例如（int i=0I< n i）a=B和（int i=0I）< n i）的运行时间当然是第二快的，但是它们的时间复杂度是O（n）判断时间复杂度，看循环
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