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想要深入往往是要从概念开始的。
一个算法的空间复杂度(Space Complexity)S(n)定义为该算法所耗费的存储空间,它也是问题规模n的函数。渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度。
空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。
一个算法在计算机存储器上所占用的存储空间,包括(存储算法本身所占用的存储空间)+(算法的输入输出数据所占用的存储空间)+(算法在运行过程中临时占用的存储空间)这三个方面。
算法的输入输出数据所占用的存储空间是由要解决的问题决定的,是通过参数表由调用函数传递而来的,它不随本算法的不同而改变。
存储算法本身所占用的存储空间与算法书写的长短成正比,要压缩这方面的存储空间,就必须编写出较短的算法。
算法在运行过程中临时占用的存储空间随算法的不同而异,有的算法只需要占用少量的临时工作单元,而且不随问题规模的大小n而改变,我们称这种算法是“就地(原地)”进行的,是节省存储的算法。这种通常空间复杂度就是O(1),有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模n有关,它随着n的增大而增大,当n较大时,将占用较多的存储单元,就是通常所说的O(n)。
算法原地工作是指算法所需辅助空间是常量,即O(1)。