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什么是时间复杂度与空间复杂度?相信很多人对时间复杂度与空间复杂度的了解处于懵懂状态,小编给大家总结了以下内容。如下资料是关于复杂度与空间复杂度的内容。
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如下面这个代码:
void
{
{
{
}
}
{
}
{
}
}
所以这段代码的时间复杂度是: F(N) = N^2 + 2N + 10,这个时间计算的就是时间复杂度。
一般关注的是算法运行的最坏情况。
void
{
{
{
}
}
{
}
{
}
}
void
{
{
}
{
}
}
void
{
{
{
}
}
}
递归总次数*每次递归次数。
递归算法的空间复杂度,假如为N*每次递归的空间大小为1,则空间复杂度为O(N)。
以斐波那契数列为例:
空间复杂度是:O(N),既是深度。
是:O(2^N).
这段代码有下面几个明显缺陷:
所以我们需要对这段代码进行优化。请看下面:
:可以倒着计算,定义三个变量,如下所示:
long long Fib(size_t N )
{
long long * Fibarray = new long long[ N + 1];
Fibarray[0] = 0;
Fibarray[1] = 1;
for ( int i = 2; i <= N; ++i)
{
Fibarray[i] = Fibarray[i - 1] + Fibarray[i - 2];
}
long long ret = Fibarray[ N];
delete[] Fibarray;
return ret;
}
时间复杂度为:O(N)。
空间复杂度为:O(N)。
方法二:用一个循环开辟一个数组。
long long Fib(size_t N )
{
long long Fib[3] = { 0, 1, N };
for ( int i = 2; i <= N; ++i)
{
Fib[2] = Fib[1] + Fib[0];
Fib[0] = Fib[1];
Fib[1] = Fib[2];
}
return Fib[2];
}
时间复杂度是:O(N)。
空间复杂度是:O(1),因为常数个对象。
看完上诉内容,你们对时间复杂度与空间复杂度大概了解了吗?如果想了解更多相关文章内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!
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