From 6ff9c19dfe388003bd50524e1467eb47690b8a5c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: krahets Date: Wed, 24 May 2023 20:56:12 +0800 Subject: [PATCH] deploy --- .../summary/index.html | 62 ++++++++++++++++ chapter_data_structure/summary/index.html | 69 ++---------------- chapter_graph/summary/index.html | 60 +++++++++++++++ chapter_heap/heap/index.html | 2 +- chapter_sorting/bubble_sort/index.html | 2 +- chapter_sorting/selection_sort/index.html | 2 +- search/search_index.json | 2 +- sitemap.xml.gz | Bin 743 -> 743 bytes 8 files changed, 133 insertions(+), 66 deletions(-) diff --git a/chapter_computational_complexity/summary/index.html b/chapter_computational_complexity/summary/index.html index 3ab44a5b2..5b6bda8cd 100644 --- a/chapter_computational_complexity/summary/index.html +++ b/chapter_computational_complexity/summary/index.html @@ -514,10 +514,41 @@ + + 2.4.   小结 + + + + @@ -1809,6 +1840,21 @@ + + + @@ -1853,6 +1899,22 @@
  • 我们通常只关注最差空间复杂度，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 \(O(1)\) , \(O(\log n)\) , \(O(n)\) , \(O(n^2)\) , \(O(2^n)\) 等。
    • +

    2.4.1.   Q & A

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    尾递归的空间复杂度是 \(O(1)\) 吗？

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    理论上，尾递归函数的空间复杂度可以被优化至 \(O(1)\) 。不过绝大多数编程语言（例如 Java, Python, C++, Go, C# 等） +都不支持自动优化尾递归，因此一般来说空间复杂度是 \(O(n)\) 。

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    函数和方法这两个术语的区别是什么？

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    函数（function）可以独立被执行，所有参数都以显式传递。 +方法（method）与一个对象关联，方法被隐式传递给调用它的对象，方法能够对类的实例中包含的数据进行操作。

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    图片“空间复杂度的常见类型”反映的是否是占用空间的绝对大小？

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    不是，该图片展示的是空间复杂度（即增长趋势），而不是占用空间的绝对大小。每个曲线都包含一个常数项，用来把所有曲线的取值范围压缩到一个视觉舒适的范围内。 +实际中，因为我们通常不知道每个方法的“常数项”复杂度是多少，所以一般无法仅凭复杂度来选择 $n = 8 之下的最优解法；但相对地 \(n = 8^5\) 就很好选了，这是复杂度占主导的情况。

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    diff --git a/chapter_data_structure/summary/index.html b/chapter_data_structure/summary/index.html index f53708d01..df02f092c 100644 --- a/chapter_data_structure/summary/index.html +++ b/chapter_data_structure/summary/index.html @@ -658,35 +658,8 @@