前言: 算法的复杂度分为时间复杂度与空间复杂度,时间复杂度指执行算法需要需要的计算工作量,空间复杂度值执行算法需要的内存量,可能在运行一些小数据的时候,大家体会不到算法的时间与空间带来的体验....时间复杂度,空间复杂度
接下来就要来说说时间复杂度与空间复杂度: 时间复杂度就是假如你 泡茶,从开始泡,到你喝完茶,一共用了多长时间,你中间要执行很多步骤,取茶叶,烧水,上厕所,接电话,这些都是要花时间的...空间复杂度(space complexity) ,执行时所需要占的储存空间,记做 s(n)=O(f(n)),其中n是为算法的大小, 空间复杂度 绝对是效率的杀手,曾经看过一遍用插入算法的代码,来解释空间复杂度的...,
觉得特别厉害,我就比较low了,只能给大家简单的总结一下我遇到的空间复杂度了,
一般来说,算法的空间复杂度值得是辅助空间,比如:一组数字,时间复杂度O(n),二维数组a[n][m] :那么他的空间复杂度就是...O(1) ,如果第二个循环在外边,那么就是1*O(1) ,这里也只是一个了解性的东西,如果你的工作中很少用到,那么没有必要深究,因为用的真的很少
优化算法
这边带来了代码,你们在复制下来了python