空间复杂度举例 作为计算机专业的学生，算法很差，该怎么提升？

作为计算机专业的学生，算法很差，该怎么提升？

算法需要长期积累和熟悉。

对于计算机软件开发专业人士来说，算法极其重要，熟悉和掌握常用的算法，对理解问题、解决问题非常重要。

那么，如何更有效地掌握常用算法呢？现在让我谈谈我自己的看法。

首先，找到有趣的点并查看更多。

在学习算法之初，学生总是感到枯燥乏味，没有任何实际应用指导，对持续深入的学习不感兴趣。渐渐地，他们忘记了所学的所有算法，更不用说掌握了。

解决方法是：坚持看，多看，看这个算法在实际应用中的例子。所以你不会觉得算法很无聊。

第二，练习和理解。

没有实践的支持，理论总是模糊不清的。每次学习算法时，都必须用自己的编程语言来实现。当你能用编程语言实现一些算法时，你就会有成就感！同时，你也很自然地理解了算法的思想，即掌握了算法。

第三，多学习别人的算法讲解，仔细分析别人的想法。

总之，算法是一门很重要的课程，也是一门很有意思的课程，祝你在学习的路上，有兴趣找乐子

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。

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