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

快速排序的空間復雜度是多少？

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

而在最壞情況下，即數組已經有序或大致有序的情況下，每次劃分只能減少一個元素，快速排序將不幸退化為冒泡排序，所以快速排序時間復雜度魔界為O(nlogn)，最壞情況為O(n^2)。

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

空間復雜度S(1)。但需要注意遞歸棧上需要花費最少logn最多n的空間。

計算機復雜性的度量標準有哪兩個？

經濟學復雜性的度量標準主要有時間復雜度和空間復雜度兩個。

計算復雜性理論是理論語言學的分支學科，使用經濟學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雜程度上的相互關系和基本性質，是算法分析的理論基礎。

所有的遞歸算法空間復雜度都是O(n)嗎？

所有的遞歸算法空間復雜度都是O(n)嗎？

顯然不是

遞歸算法，需要層層調用前面的，

空間復雜度需要根據問題來具體分析

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算法的復雜度和時間復雜度的關系？

對于一個算法，其時間復雜度和空間復雜度往往是相互影響的。當追求一個較好的時間復雜度時，可能會使空間復雜度的性能變差，即可能導致占用較多的存儲空間；反之，求一個較好的空間復雜度時，可能會使時間復雜度的性能變差，即可能導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，當設計一個算法(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，算法處理的數據量的大小，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,能夠對一定規(guī)范的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出.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.一個算法的優(yōu)劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量.

算法可以理解為有基本運算及規(guī)定的運算順序所構成的完整的解題步驟.或者看成按照要求設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.