我正在学习不同的排序算法以及它们的时间/空间复杂度。我看到像冒泡排序和插入排序这样的算法具有O(1)的空间复杂度,感觉很奇怪。
因为最低的空间复杂度应该是O(n),即仅需要用于存储数据集本身的内存,而没有其他多余的内存吧?
我正在学习不同的排序算法以及它们的时间/空间复杂度。我看到像冒泡排序和插入排序这样的算法具有O(1)的空间复杂度,感觉很奇怪。
因为最低的空间复杂度应该是O(n),即仅需要用于存储数据集本身的内存,而没有其他多余的内存吧?
空间复杂度实际上是算法所使用的额外空间复杂度,即除了数据初始占用的空间之外需要的额外空间。冒泡排序和插入排序除了原始数据之外,只使用恒定的额外空间,因此它们的空间复杂度为O(1)。
一种排序算法的空间复杂度为O(1),通过分配恒定数量的空间,例如用于迭代的几个变量等,它们与输入大小无关。
大多数归并排序的实现分配辅助数组,使其空间复杂度不是O(1),而是O(n)。快速排序在理论上看起来像O(1),但调用堆栈也算作空间,因此它被认为是O(log n)。
具有O(1)空间复杂度的排序算法示例包括:选择排序、插入排序、希尔排序和堆排序。
O(n*log(n))
),同时仅使用O(1)
空间。O(1)
空间。对于在数组上使用O(1)
空间的排序,堆排序是最好的选择。通过将数组原地转换为最大堆,然后重复调用delete-max
,值被存储在数组的末尾。当堆为空时,数组已经排序完毕。