快速排序的空間復(fù)雜度是多少？快速排序每次將待排序數(shù)組分為兩個部分，在理想狀況下，每一次都將待排序數(shù)組劃分成等長兩個部分，則需要logn次劃分。而在最壞情況下，即數(shù)組已經(jīng)有序或大致有序的情況下，每次劃分

快速排序的空間復(fù)雜度是多少？

快速排序每次將待排序數(shù)組分為兩個部分，在理想狀況下，每一次都將待排序數(shù)組劃分成等長兩個部分，則需要logn次劃分。

而在最壞情況下，即數(shù)組已經(jīng)有序或大致有序的情況下，每次劃分只能減少一個元素，快速排序?qū)⒉恍彝嘶癁槊芭菖判颍钥焖倥判驎r間復(fù)雜度魔界為O(nlogn)，最壞情況為O(n^2)。

在實際應(yīng)用中，快速排序的平均時間復(fù)雜度為O(nlogn)?？焖倥判蛟趯π蛄械牟僮鬟^程中只需花費常數(shù)級的空間。

空間復(fù)雜度S(1)。但需要注意遞歸棧上需要花費最少logn最多n的空間。

計算機復(fù)雜性的度量標準有哪兩個？

經(jīng)濟學(xué)復(fù)雜性的度量標準主要有時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度兩個。

計算復(fù)雜性理論是理論語言學(xué)的分支學(xué)科，使用經(jīng)濟學(xué)方法對計算中所需的各種資源的耗費作定量的分析，并研究各類問題之間在計算復(fù)雜程度上的相互關(guān)系和基本性質(zhì)，是算法分析的理論基礎(chǔ)。

所有的遞歸算法空間復(fù)雜度都是O(n)嗎？

所有的遞歸算法空間復(fù)雜度都是O(n)嗎？

顯然不是

遞歸算法，需要層層調(diào)用前面的，

空間復(fù)雜度需要根據(jù)問題來具體分析

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算法的復(fù)雜度和時間復(fù)雜度的關(guān)系？

對于一個算法，其時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度往往是相互影響的。當(dāng)追求一個較好的時間復(fù)雜度時，可能會使空間復(fù)雜度的性能變差，即可能導(dǎo)致占用較多的存儲空間；反之，求一個較好的空間復(fù)雜度時，可能會使時間復(fù)雜度的性能變差，即可能導(dǎo)致占用較長的運行時間。

另外，算法的所有性能之間都存在著或多或少的相互影響。因此，當(dāng)設(shè)計一個算法(特別是大型算法)時，要綜合考慮算法的各項性能，算法的使用頻率，算法處理的數(shù)據(jù)量的大小，算法描述語言的特性，算法運行的機器系統(tǒng)環(huán)境等各方面因素，才能夠設(shè)計出比較好的算法。

dwt算法？

算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出.如果一個算法有缺陷,或不適合于某個問題,執(zhí)行這個算法將不會解決這個問題.不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務(wù).一個算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度來衡量.

算法可以理解為有基本運算及規(guī)定的運算順序所構(gòu)成的完整的解題步驟.或者看成按照要求設(shè)計好的有限的確切的計算序列,并且這樣的步驟和序列可以解決一類問題.