算法复杂度详解(二)

前言

上次我们介绍复杂度介绍到了时间复杂度，这次我们紧接着上次开始继续讲解空间复杂度，需要了解时间复杂度的小伙伴可以乘坐传送门去看博主上一篇文章。
传送门：算法复杂度详解(一)

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一、空间复杂度概念

空间复杂度也是一个数学表达式，是对一个算法在运行过程中额外临时占用存储空间大小的量度
空间复杂度计算的是变量的个数，计算规则也与时间复杂度类似，也使用大O渐进表示法
这里要注意：函数运行所需栈空间在编译期间已经确定，所以空间复杂度主要通过函数在运行时显示申请的额外空间来确定

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二、实例分析

1.计算BubbleSort的空间复杂度

因为开辟了常数个额外空间，所以这里的空间复杂度为O(1)

2.计算Fibonacci的空间复杂度，返回前n项

要注意，这里的形参n并不是额外变量个数，通过malloc开辟的n+1才是，所以这里的空间复杂度为O(n)

3.计算阶乘递归Fac的空间复杂度

故该题的空间复杂度为O(n)

4.计算斐波那契递归Fib的空间复杂度

这里的空间复杂度为O(n)，那为什么不是O(2^{N)呢，首先如果真是O(2}N)极大可能会因为深度太深，而导致栈溢出，其次比如第一步，Fib(n)先递归进行的是Fib(n-1)，等Fib(n-1)全部结束了,才会进行Fib(n-2)的进行，所以这一块开辟的空间是重复调用的，故为O(n)

三、大O复杂度曲线

四、一些算法的常见复杂度

总结

到这里我们有关算法复杂度的知识点就讲完了，同学们在理解定义过程中一定要配合着实操进行，否则很难对这类问题有很深的理解