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【資料結構輕鬆學】系列 github ：
二 空間複雜率
演算法中的基本操作的執行次數，為演算法的時間複雜度。實際中我們計算時間複雜度時，我們其實並不一定要計算精確的執行次數，而只需要大概執行次數
我們使用大o的漸進表示法。
1. 表示方式
int
find
(int
* arr,
int n,
int value)
}
這個演算法的最壞情況下的時間複雜度就是：o(n)
平均情況：o(n/2)
最好情況：o(1)
2. 例題
例1
void
func2
(int n)
int m =10;
while
(m--
)printf
("%d\n"
, count)
;}
例2
void
func3
(int n,
int m)
for(
int k =
0; k < n;
++k)
printf
("%d\n"
, count)
;}
例3
void
fun(
int m)
}
因為程式執行的次數是 n 次，是乙個定值，所以複雜度就是常數次。
如果程式這樣修改：
void
fun(
int m)
}
只要你知道 n 的確定大小，那複雜度就是 o(1)，如果你不知道 n 可能多大，那複雜度就是 o(n)
所以 o(1) 的複雜度的演算法不一定比 o(n) 的演算法更優
例4
void
func4
(int n)
printf
("%d\n"
, count)
;}
例5
void
bubblesort
(int
* a,
int n)}if
(exchange ==0)
break;}
}
外層迴圈執行 n 次，內層迴圈 最多一次執行 n 次。（總是計算最壞情況）
例6
int
binarysearch
(int
* a,
int n,
int x)
return-1
;}
logn 的意義是 log 以 2 為底的 n，也可以寫做 lgn，計算機中底數預設為 2
這是 二分查詢的程式，前提是陣列是有序的
例7
long
long
factorial
(size_t n)
函式呼叫了 n 次
例8
long
long
fibonacci
(size_t n)
函式以 2 的指數次數被呼叫，不用糾結與於細節
空間複雜度是對乙個演算法在執行過程中臨時占用儲存空間大小的量度空間複雜度算的是變數的個數
1. 表示方法
空間複雜度計算規則基本跟實踐，複雜度類似，也使用大o漸進表示法2. 例題
例1
void
bubblesort
(int
* a,
int n)}if
(exchange ==0)
break;}
}
例2
long
long
*fibonacci
(size_t n)
return fibarray;
}
malloc 的空間大小 與 傳入的變數 n 有關
例3
long
long
factorial
(size_t n)
遞迴呼叫了 n 次，開闢了 n 個棧幀，空間複雜度為 o(n)
看更詳細的目錄：我是程式圓，我們下次再見。不要忘記 star 呦~
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