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算法复杂度：时间和空间
时间复杂度 主 要衡量
一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间 。
时间复杂度：一个算法运行之中的次数（函数调用、循环），类似于数学中的函数式。
实际中我们
计算时间复杂度时，我们其实并不一定要计算精确的执行次数，而只需要
大概执行次数，那么这里我们使用
大
O
的渐进表示法。O（）
法则：
1.保留最高阶项，将小一个量级的全舍弃（比如N*logN+N要舍弃N，变成N*logN）
2.同阶全保留
3.O（1）表示常数次，而不是1次
4.同阶系数忽略掉，2*N 变成O（N）（当一次程序需要两个N才能执行完时，时间复杂时O（N），不是2*N）
5.不确定次数的算法，按最坏情况O（N）确定算法复杂度
了 （ M+N次，有两个未知数M和N，时间复杂度为 O(N+M) ）
6.计算循环（循环几次）和递归（调用几次）次数，不考虑其他
常见阶数：
常数、线性、平方、立方、次方、
对数、N*logN、指数函数阶
//暴力查找O（N） ；冒泡排序 O(N*N)； qsort O(N*log2N) ; 二分查找 O(Log2N)
空间复杂度：
也是一个数学表达式，也用 ！!O渐进表示法! !。
计算量：
1.额外开辟的数组、变量、动态内存、函数等空间
2.形参不算
此空间复杂度主要通过函数在运行时候显式申请的额外空间来确定
4.栈帧的计算
long long
Fac
(
size_t
N
)
{
if
(
N
==
0
)
return
1
;
return
Fac
(
N
-
1
)
*
N
;
}
递归调用了
N
次，开辟了
N
个栈帧，每个栈帧使用了常数个空间（如：寄存器等....（但是由于是常数个·都可以不算进去））。空间复杂度为
O(N)
斐波那契数列的空间复杂度： 空间O（N）
原因：
到此这篇gjk算法（gjk算法复杂度）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
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