C語言中空間復雜度O(1)是什么意思??！

O(1)是最低的時空復雜度，也就是耗時/耗空間與輸入數(shù)據(jù)大小無關(guān)，無論輸入數(shù)據(jù)增大多少倍，耗時/耗空間都不變。 哈希算法就是典型的O(1)時間復雜度，無論數(shù)據(jù)規(guī)模多大，都可以在一次計算后找到目標（不考慮沖突的話）。

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O后面的括號中有一個函數(shù)，指明某個算法的耗時/耗空間與數(shù)據(jù)增長量之間的關(guān)系。其中的n代表輸入數(shù)據(jù)的量。?比如時間復雜度為O(n)，就代表數(shù)據(jù)量增大幾倍，耗時也增大幾倍。比如常見的遍歷算法。

擴展資料

時間復雜度的定義和用法

為了計算時間復雜度，我們通常會估計算法的操作單元數(shù)量，每個單元運行的時間都是相同的。因此，總運行時間和算法的操作單元數(shù)量最多相差一個常量系數(shù)。

相同大小的不同輸入值仍可能造成算法的運行時間不同，因此我們通常使用算法的最壞情況復雜度，記為T(n)，定義為任何大小的輸入n所需的最大運行時間。另一種較少使用的方法是平均情況復雜度，通常有特別指定才會使用。

時間復雜度可以用函數(shù)T(n) 的自然特性加以分類，舉例來說，有著T(n) =O(n) 的算法被稱作“線性時間算法”；而T(n) =O(M^n) 和M= O(T(n)) ，其中M≥n 1 的算法被稱作“指數(shù)時間算法”。

一個算法花費的時間與算法中語句的執(zhí)行次數(shù)成正比例，哪個算法中語句執(zhí)行次數(shù)多，它花費時間就多。一個算法中的語句執(zhí)行次數(shù)稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。

一般情況下，算法中基本操作重復執(zhí)行的次數(shù)是問題規(guī)模n的某個函數(shù)，用T(n)表示，若有某個輔助函數(shù)f(n),使得當n趨近于無窮大時，T（n)/f (n)的極限值為不等于零的常數(shù)，則稱f(n)是T(n)的同數(shù)量級函數(shù)。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。

在各種不同算法中，若算法中語句執(zhí)行次數(shù)為一個常數(shù)，則時間復雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n2)。

C語言：輔助函數(shù)提示變量過多，求解決辦法

你建一個結(jié)構(gòu)體PARA，包含著20個參數(shù)，

調(diào)用L函數(shù)時，只要調(diào)用L( struct PARA),這樣方便修改和調(diào)試。

C語言中程序執(zhí)行的效率與哪些因素有關(guān)?

時間復雜度和空間復雜度

1、空間復雜度是指算法在計算機內(nèi)執(zhí)行時所需存儲空間的度量

2、一般情況下，算法中基本操作重復執(zhí)行的次數(shù)是問題規(guī)模n的某個函數(shù)，用T(n)表示，若有某個輔助函數(shù)f(n),使得當n趨近于無窮大時，T（n)/f(n)的極限值為不等于零的常數(shù)，則稱f(n)是T(n)的同數(shù)量級函數(shù)。記作T(n)=Ｏ(f(n)),稱Ｏ(f(n)) 為算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。

在各種不同算法中，若算法中語句執(zhí)行次數(shù)為一個常數(shù)，則時間復雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n2)。

按數(shù)量級遞增排列，常見的時間復雜度有：

常數(shù)階O(1),對數(shù)階O(log2n),線性階O(n),線性對數(shù)階O(nlog2n),平方階O(n^2)，立方階O(n^3),...，

k次方階O(n^k),指數(shù)階O(2^n)。隨著問題規(guī)模n的不斷增大，上述時間復雜度不斷增大，算法的執(zhí)行效率越低。