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Polish the content
Polish the chapter preface, introduction and complexity anlysis
This commit is contained in:
@@ -1,24 +1,24 @@
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# 空间复杂度
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「空间复杂度 Space Complexity」用于衡量算法使用内存空间随着数据量变大时的增长趋势。这个概念与时间复杂度非常类似。
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「空间复杂度 Space Complexity」用于衡量算法占用内存空间随着数据量变大时的增长趋势。这个概念与时间复杂度非常类似,只需将“运行时间”替换为“占用内存空间”。
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## 算法相关空间
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算法运行过程中使用的内存空间主要包括以下几种:
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- 「输入空间」用于存储算法的输入数据。
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- 「暂存空间」用于存储算法运行过程中的变量、对象、函数上下文等数据。
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- 「输出空间」用于存储算法的输出数据。
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- **输入空间**:用于存储算法的输入数据。
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- **暂存空间**:用于存储算法运行过程中的变量、对象、函数上下文等数据。
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- **输出空间**:用于存储算法的输出数据。
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通常情况下,空间复杂度统计范围是「暂存空间」+「输出空间」。
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一般情况下,空间复杂度的统计范围是“暂存空间”加上“输出空间”。
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暂存空间可以进一步划分为三个部分:
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- 「暂存数据」用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。
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- 「栈帧空间」用于保存调用函数的上下文数据。系统在每次调用函数时都会在栈顶部创建一个栈帧,函数返回后,栈帧空间会被释放。
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- 「指令空间」用于保存编译后的程序指令,在实际统计中通常忽略不计。
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- **暂存数据**:用于保存算法运行过程中的各种常量、变量、对象等。
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- **栈帧空间**:用于保存调用函数的上下文数据。系统在每次调用函数时都会在栈顶部创建一个栈帧,函数返回后,栈帧空间会被释放。
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- **指令空间**:用于保存编译后的程序指令,在实际统计中通常忽略不计。
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因此,在分析一段程序的空间复杂度时,我们一般统计 **暂存数据、输出数据、栈帧空间** 三部分。
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因此在分析一段程序的空间复杂度时,**我们通常统计暂存数据、输出数据、栈帧空间三部分**。
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@@ -288,12 +288,14 @@
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## 推算方法
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空间复杂度的推算方法与时间复杂度大致相同,只是将统计对象从“计算操作数量”转为“使用空间大小”。与时间复杂度不同的是,**我们通常只关注「最差空间复杂度」**,这是因为内存空间是一项硬性要求,我们必须确保在所有输入数据下都有足够的内存空间预留。
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空间复杂度的推算方法与时间复杂度大致相同,只需将统计对象从“计算操作数量”转为“使用空间大小”。
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**最差空间复杂度中的“最差”有两层含义**,分别是输入数据的最差分布和算法运行过程中的最差时间点。
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而与时间复杂度不同的是,**我们通常只关注「最差空间复杂度」**。这是因为内存空间是一项硬性要求,我们必须确保在所有输入数据下都有足够的内存空间预留。
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- **以最差输入数据为准**。当 $n < 10$ 时,空间复杂度为 $O(1)$ ;但当 $n > 10$ 时,初始化的数组 `nums` 占用 $O(n)$ 空间;因此最差空间复杂度为 $O(n)$ 。
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- **以算法运行过程中的峰值内存为准**。例如,程序在执行最后一行之前,占用 $O(1)$ 空间;当初始化数组 `nums` 时,程序占用 $O(n)$ 空间;因此最差空间复杂度为 $O(n)$ 。
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观察以下代码,最差空间复杂度中的“最差”有两层含义。
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1. **以最差输入数据为准**:当 $n < 10$ 时,空间复杂度为 $O(1)$ ;但当 $n > 10$ 时,初始化的数组 `nums` 占用 $O(n)$ 空间;因此最差空间复杂度为 $O(n)$ 。
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2. **以算法运行中的峰值内存为准**:例如,程序在执行最后一行之前,占用 $O(1)$ 空间;当初始化数组 `nums` 时,程序占用 $O(n)$ 空间;因此最差空间复杂度为 $O(n)$ 。
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=== "Java"
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@@ -424,7 +426,10 @@
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```
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**在递归函数中,需要注意统计栈帧空间**。例如,函数 `loop()` 在循环中调用了 $n$ 次 `function()` ,每轮中的 `function()` 都返回并释放了栈帧空间,因此空间复杂度仍为 $O(1)$ 。而递归函数 `recur()` 在运行过程中会同时存在 $n$ 个未返回的 `recur()` ,从而占用 $O(n)$ 的栈帧空间。
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**在递归函数中,需要注意统计栈帧空间**。例如以下代码:
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- 函数 `loop()` 在循环中调用了 $n$ 次 `function()` ,每轮中的 `function()` 都返回并释放了栈帧空间,因此空间复杂度仍为 $O(1)$ 。
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- 递归函数 `recur()` 在运行过程中会同时存在 $n$ 个未返回的 `recur()` ,从而占用 $O(n)$ 的栈帧空间。
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=== "Java"
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@@ -647,7 +652,7 @@
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## 常见类型
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设输入数据大小为 $n$ ,常见的空间复杂度类型有(从低到高排列)
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设输入数据大小为 $n$ ,常见的空间复杂度类型有(从低到高排列):
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$$
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\begin{aligned}
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@@ -660,7 +665,7 @@ $$
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!!! tip
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部分示例代码需要一些前置知识,包括数组、链表、二叉树、递归算法等。如果遇到看不懂的地方无需担心,可以在学习完后面章节后再来复习,现阶段我们先专注于理解空间复杂度的含义和推算方法。
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部分示例代码需要一些前置知识,包括数组、链表、二叉树、递归算法等。如果你遇到看不懂的地方,可以在学习完后面章节后再来复习。
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### 常数阶 $O(1)$
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@@ -671,72 +676,96 @@ $$
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=== "Java"
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```java title="space_complexity.java"
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[class]{space_complexity}-[func]{function}
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[class]{space_complexity}-[func]{constant}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="space_complexity.cpp"
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[class]{}-[func]{func}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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=== "Python"
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```python title="space_complexity.py"
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[class]{}-[func]{function}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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=== "Go"
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```go title="space_complexity.go"
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[class]{}-[func]{function}
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[class]{}-[func]{spaceConstant}
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```
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=== "JS"
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```javascript title="space_complexity.js"
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[class]{}-[func]{constFunc}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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=== "TS"
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```typescript title="space_complexity.ts"
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[class]{}-[func]{constFunc}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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=== "C"
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```c title="space_complexity.c"
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[class]{}-[func]{func}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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=== "C#"
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```csharp title="space_complexity.cs"
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[class]{space_complexity}-[func]{function}
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[class]{space_complexity}-[func]{constant}
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```
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=== "Swift"
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```swift title="space_complexity.swift"
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[class]{}-[func]{function}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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=== "Zig"
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```zig title="space_complexity.zig"
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[class]{}-[func]{function}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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=== "Dart"
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```dart title="space_complexity.dart"
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[class]{}-[func]{function}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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=== "Rust"
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```rust title="space_complexity.rs"
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[class]{}-[func]{function}
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[class]{}-[func]{constant}
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```
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