空间复杂度举例 如何计算一个算法的时间复杂度和空间复杂度？
如何计算一个算法的时间复杂度和空间复杂度？
它是根据一个程序的数据n的大小来显示它所使用的时间和空间的近似值
说白了，它是显示时间或空间是如何随着n的增长而增长的
例如
for（int i=0 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
{
for（int j）=0j
}]这个嵌套的两个循环，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
for（int i=0I
a=b
and
for（int i=0I
运行时间当然是第二快的，但是它们的时间复杂度是相同的O（n）
判断时间复杂度，看循环
时间复杂度是程序的运行时间，这也可以说是次数；
空间复杂度是程序所占用的空间；
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；时间复杂度是两个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。
空间复杂度举例 从1加到n的算法的时间复杂度 时间复杂度怎么计算方法
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