Space 复杂度与辅助 Space 复杂度
Space Complexity Vs Auxiliary Space Complexity
我对这两个术语有点困惑，例如 - 合并排序、堆排序和插入排序的辅助 space 是 O(1) 而合并排序的 Space 复杂度，插入排序，堆排序是O(n)。
所以，如果有人问我 Space 合并排序、堆排序或插入排序的复杂度是多少，那么我应该告诉他们 O(1) 还是 O(n)？
此外，请注意在选择排序的情况下，我读过它的 Space 复杂度是 O(1) 这是辅助的 space.
那么，是否有可能使用 "in-place computation" 的算法，对于那些我们提到辅助 space 的算法？
而且我知道 -
Space Complexity = Auxiliary Space + space 也被输入。
请帮忙，谢谢！
看O(n)的时候，需要明白它的意思。就是"IN THE WORST CASE IT WILL BE N"。我使用 http://bigocheatsheet.com/ 作为参考点。
当您查看 space 复杂性时，他们会想知道在给定时间点内存中将保留多少内容。这不包括基本结构。他们想知道排序需要多少额外的 space 才能相应地执行。不同之处在于需要完全在内存中的结构。
关于你的第一个问题，它最多会占用 N space，但你的操作在内存中的总量将是 O(1)。
当您处理 SORTS 时，正如您在上面所列，它们大多只是 O(1)，因为它们实际上只需要 tmp space 在交换发生时保存东西。数据结构本身需要更多 space，因为它们在内存中具有特定的大小，可以满足需要发生的任何操作。
我经常使用链接网站..
我对这两个术语有点困惑，例如 - 合并排序、堆排序和插入排序的辅助 space 是 O(1) 而合并排序的 Space 复杂度，插入排序，堆排序是O(n)。
所以，如果有人问我 Space 合并排序、堆排序或插入排序的复杂度是多少，那么我应该告诉他们 O(1) 还是 O(n)？
此外，请注意在选择排序的情况下，我读过它的 Space 复杂度是 O(1) 这是辅助的 space.
那么，是否有可能使用 "in-place computation" 的算法，对于那些我们提到辅助 space 的算法？
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Space Complexity = Auxiliary Space + space 也被输入。
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当您查看 space 复杂性时，他们会想知道在给定时间点内存中将保留多少内容。这不包括基本结构。他们想知道排序需要多少额外的 space 才能相应地执行。不同之处在于需要完全在内存中的结构。
关于你的第一个问题，它最多会占用 N space，但你的操作在内存中的总量将是 O(1)。
当您处理 SORTS 时，正如您在上面所列，它们大多只是 O(1)，因为它们实际上只需要 tmp space 在交换发生时保存东西。数据结构本身需要更多 space，因为它们在内存中具有特定的大小，可以满足需要发生的任何操作。
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