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big-o - 为内存找到大 o 表示法是什么意思

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 01:44:53 24 4
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我有一个问题,找到算法所需内存的大 o 顺序是什么意思?

那和大 o 操作有什么区别?

例如

一个问题问
给定以下伪代码,带有一个初始化的二维数组 A,两个维度的大小均为 n:

for  i <- 1  to  n  do
for j <- 1 to n-i do
A[i][j]= i + j

内存的大 o 符号不是 n^2 并且计算也是 n^2 吗?

最佳答案

Big-Oh 是关于某事物如何根据其他事物增长(从技术上讲,事物如何增长的限制)。最常见的介绍性用法是根据输入的大小来表示算法运行的速度。

没有什么说你不能根据输入的大小使用多少内存。

在您的示例中,由于 i 中的所有内容都有一个存储桶和 j ,空间需求随着 O(i*j) 增长, 即 O(n^2)
但是如果你的算法跟踪最大的总和,而不是每个数组中每个数字的总和,运行时复杂度仍然是 O(n^2)而空间复杂度将是恒定的,因为该算法只需要跟踪当前 i、当前 j、当前最大值和被测试的最大值。

关于big-o - 为内存找到大 o 表示法是什么意思,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13351490/

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