xmengnet/hello-algo
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2024-12-25 14:46:28 +08:00
Code Issues Projects Releases Packages Wiki Activity Actions

Update summary.md

Browse source
This commit is contained in:
Ibson 2022-12-21 15:45:50 +08:00 committed by GitHub
parent f3ef226874
commit 5071399bd5
No known key found for this signature in database
GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
1 changed files with 1 additions and 1 deletions
Show stats Download patch file Download diff file Expand all files Collapse all files

2
docs/chapter_computational_complexity/summary.md
View file

@ -23,6 +23,6 @@ comments: true
- 与时间复杂度的定义类似，「空间复杂度」统计算法占用空间随着数据量变大时的增长趋势。 - 与时间复杂度的定义类似，「空间复杂度」统计算法占用空间随着数据量变大时的增长趋势。
- 算法运行中相关内存空间可分为输入空间、暂存空间、输出空间。通常情况下，空间复杂度不计入输入空间。暂存空间可分为指令空间、数据空间、栈帧空间，其中栈帧空间一般在递归函数中才会影响到空间复杂度。 - 算法运行中相关内存空间可分为输入空间、暂存空间、输出空间。通常情况下，输入空间不计入空间复杂度计算。暂存空间可分为指令空间、数据空间、栈帧空间，其中栈帧空间一般在递归函数中才会影响到空间复杂度。
- 我们一般只关心「最差空间复杂度」，即统计算法在「最差输入数据」和「最差运行时间点」下的空间复杂度。 - 我们一般只关心「最差空间复杂度」，即统计算法在「最差输入数据」和「最差运行时间点」下的空间复杂度。
- 常见空间复杂度从小到大排列有 $O(1)$ , $O(\log n)$ , $O(n)$ , $O(n^2)$ , $O(2^n)$ 。 - 常见空间复杂度从小到大排列有 $O(1)$ , $O(\log n)$ , $O(n)$ , $O(n^2)$ , $O(2^n)$ 。