数据结构——空间复杂度-编程知识

数据结构——空间复杂度

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3.空间复杂度

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临时占用存储空间大小的量度。
空间复杂度不是程序占用了多少bytes的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。
空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似，也使用大O渐进表示法。
注意：函数运行时所需要的栈空间(存储参数、局部变量、一些寄存器信息等)在编译期间已经确定好了，因
此空间复杂度主要通过函数在运行时候显式申请的额外空间来确定。
实例1：

// 计算BubbleSort的空间复杂度？
void BubbleSort(int* a, int n)
{assert(a);for (size_t end = n; end > 0; --end){int exchange = 0;for (size_t i = 1; i < end; ++i){if (a[i - 1] > a[i]){Swap(&a[i - 1], &a[i]);exchange = 1;}}if (exchange == 0)break;}
}

上面的冒泡排序我们在上篇文章说时间复杂度是O（N^2）,时间复杂度其实是O（1），这也和我们之前讲的大O渐进法差不多，我们看程序中创建变量都是常数项，所以就是O（1）.

空间复杂度一定要记住一个规则就是空间是不积累的，但是时间是累积的。

// 计算Fibonacci的空间复杂度？
// 返回斐波那契数列的前n项
long long* Fibonacci(size_t n)
{if (n == 0)return NULL;long long* fibArray = (long long*)malloc((n + 1) * sizeof(long long));fibArray[0] = 0;fibArray[1] = 1;for (int i = 2; i <= n; ++i){fibArray[i] = fibArray[i - 1] + fibArray[i - 2];}return fibArray;
}

这是斐波那契的一个迭代，所以时间复杂度就是O（N），空间复杂度也是O（N），因为我们的malloc开辟了空间。

long long Fac(size_t N)
{if (N == 0)return 1;return Fac(N - 1) * N;
}

这个空间复杂度可能大家都会觉的是O（2^n）,但是其实是O（N），因为函数栈帧创建会销毁，有很多空间重复利用，这就是我们为什么说空间不是积累的，但是时间是积累的。
4. 常见复杂度对比
一般算法常见的复杂度如下：
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一般我们的算法后面几个不会用，太慢了。
下面给几个oj题，让大家做一做

题目一

思路1

我们可以用哈希的思想，就是先有一个数组，里面的内容都初始化-1，然后把数字是几就放到这个相应的数组当中，然后遍历一遍数组，如果是-1的话，那就是我们要找的值。

int missingNumber(int* nums, int numsSize){int*num=(int*)malloc(sizeof(int)*(numsSize+1));int i=0;for(i=0;i<=numsSize;i++){num[i]=-1;}for(i=0;i<numsSize;i++){num[nums[i]]=nums[i];}for(i=0;i<=numsSize;i++){if(num[i]==-1)return i;}free(num);return NULL;
}

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就是这样的一个思路

一开始写的时候一直在调那个编译错误，其实就是少了一个返回值，大家可以放到VS上调试，就像这样给一个主函数。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int missingNumber(int* nums, int numsSize) {int* num = (int*)malloc(sizeof(int) * (numsSize + 1));int i = 0;for (i = 0; i <= numsSize; i++){num[i] = -1;}for (i = 0; i < numsSize; i++){num[nums[i]] = nums[i];}for (i = 0; i <= numsSize; i++){if (num[i] == -1)return i;}free(num);return NULL;
}
int main()
{int arr[] = { 2,3,4,0 };int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int ret=missingNumber(arr, sz);printf("%d", ret);return 0;
}

思路2

按位异或，这是特别快的一个思路。因为我们0和任何数异或都是本身，然后我们只要给一个0就可以了，然后因为相同的数异或是0，接下来就看我们的代码。

int missingNumber(int* nums, int numsSize){int x=0;for(int i=0;i<numsSize;i++){x^=nums[i];}for(int i=0;i<=numsSize;i++){x^=i;}return x;
}

其实还有思路，但是我就不写了。给个思路吧
思路三，先排序，在找，按顺序一个一个遍历，但是空间复杂度肯定不是O（N），因为排序还要时间。
思路四，加0到N的数相加，然后减去这个数组，得到的就是消失的数。

旋转数

void revolve(int*left,int*right)
{while(left<right){int tmp=*left;*left=*right;*right=tmp;left++;right--;}
}void rotate(int* nums, int numsSize, int k){if(numsSize==1)return ;k=k%numsSize;revolve(nums,nums+numsSize-1);revolve(nums,nums+k-1);revolve(nums+k,nums+numsSize-1);
}