空间算法

㈠ (21) 算法的空间复杂度是指______。

（21）[答案]D
[考点]程序设计基础
[评析]
时间复杂度：在运行算法时所耗费的时间为f(n)（即 n的函数）。
空间复杂度：实现算法所占用的空间为g(n)（也为n的函数）。
算法为什么会占用存储存空间?
主要是内存空间,因为算法中的变量、地址等等通常保存在内存中（如果在虚存、缓存，甚至已在CPU中运行，也算占用了存储空间）。

㈡ Prim算法和Kruskal算法的空间复杂度

O(n^2)

㈢ 空间体积公式，算法

才3个坐标点，应该是空间三角形吧？

㈣ 算法的空间复杂度是指什么

空间复杂度(Space Complexity)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，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。

而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

注意

分析一个算法所占用的存储空间要从各方面综合考虑。如对于递归算法来说，一般都比较简短，算法本身所占用的存储空间较少，但运行时需要一个附加堆栈，从而占用较多的临时工作单元；若写成非递归算法，一般可能比较长，算法本身占用的存储空间较多，但运行时将可能需要较少的存储单元。

㈤ 算法的空间复杂度于时间复杂度的关系

计算机在完成一个任务的时候有两个指标，时间和所有内存（也就是空间）。这两者是负相关的。也就是说，当你设计一个特定程序时，你可以选择使用更多的内存，这样可以达到提高程序运行速度的目的，也就是减少程序运行时间。另一方面，你也可以选择使用较少的内存，这样可以节省内存但同时程序运行速度会变慢，也就是说程序运行要花费更多的时间。简言之，算法中只有两种策略，要么以时间换空间，要么以空间换时间。
直接回答问题就是空间复杂度高的算法其时间复杂度低，反之亦然。

㈥ 算法的时间和空间的概念

1.空间复杂度:
比如java中int是4个字节,long是8个字节,你可以用long表示一个数字,long a=100,同样可以用int b=100;这样我们用int肯定比long要节省空间,再者就是同样让许多人编写一个C程序,其中用的变量的个数可能大不一样,变量越多可能你的程序越容易让别人看懂,但变量越少,程序可能看懂的人不多,不过现在都不再强调这复杂度,1G的内存多的是了,几个字节也不算什么了,不过在硬件驱动开发的时候比较讲究这个
2.时间复杂度:
这是一个相对的概念,比如我用p2的电脑和p4的同样运行一个程序,你说哪个快?只能在一定的硬件环境下谈时间复杂度
;所以程序步的方式来说时间复杂度比较方便
打个比方:
for(int i=0;i<100;i++)
{
sum=sum+i;
}
sum=sum+i;这条语句执行了100次,就说这条语句的程序步是
100;像注释,声明语句的程序步都为0;

㈦ 空间向量计算方法

空间向量作为新加入的内容，在处理空间问题中具有相当的优越性，比原来处理空间问题的方法更有灵活性。
如把立体几何中的线面关系问题及求角求距离问题转化为用向量解决，如何取向量或建立空间坐标系，找到所论证的平行垂直等关系，所求的角和距离用向量怎样来表达是问题的关键．
立体几何的计算和证明常常涉及到二大问题：一是位置关系，它主要包括线线垂直，线面垂直，线线平行，线面平行；二是度量问题，它主要包括点到线、点到面的距离，线线、线面所成角，面面所成角等。这里比较多的主要是用向量证明线线、线面垂直及计算线线角，而如何用向量证明线面平行，计算点到平面的距离、线面角及面面角的例题不多，起到一个抛砖引玉的作用。
以下用向量法求解的简单常识：
1、空间一点P位于平面MAB的充要条件是存在唯一的有序实数对x、y，使得
或对空间一定点O有
2、对空间任一点O和不共线的三点A，B，C，若：
（其中x＋y＋z=1），则四点P、A、B、C共面．
3、利用向量证a‖b，就是分别在a，b上取向量
（k∈R）．
4、利用向量证在线a⊥b，就是分别在a，b上取向量
．
5、利用向量求两直线a与b的夹角，就是分别在a，b上取
，求：
的问题．
6、利用向量求距离就是转化成求向量的模问题：
．
7、利用坐标法研究线面关系或求角和距离，关键是建立正确的空间直角坐标系，正确表达已知点的坐标．

㈧ 虚拟主机的空间是怎么个算法

系统缓冲的问题，可能当时查询是原查询的大小，换个时间再看看吧。。至少需要半小时以后

㈨ 动态规划算法的时间和空间复杂度是多少

动态规划算法一般是n步叠代计算局部最优解，每一步叠代需要计算m个子项，那么时间复杂度就是O(m*n)。如果只保存一步叠代的结果，空间复杂度就是O(m)；如果需要保存k步叠代结果，空间复杂度就是O(m*k)。

㈩ 算法的空间复杂度是多少

空间复杂度(Space Complexity)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，记做S(n)=O(f(n))。

比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。

注意：

算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。

主要还是从算法所占用的“时间”和“空间”两个维度去考量。时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用“时间复杂度”来描述。空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用“空间复杂度”来描述。

因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而，有的时候时间和空间却又是“鱼和熊掌”，不可兼得的，那么我们就需要从中去取一个平衡点。