Im Kontext von Algorithmen und Datenstrukturen bedeutet "konstanter zusätzlicher Raum", dass die Raumkomplexität des Algorithmus o (1) ist. Dies bedeutet, dass die Menge des zusätzlichen Raums, den der Algorithmus verwendet, nicht wächst, wenn die Eingangsgröße (n) zunimmt. Es bleibt eine feste, begrenzte Menge, unabhängig davon, wie groß 'n' wird.
Lassen Sie es uns aufschlüsseln:
* Raumkomplexität: Dies bezieht sich auf die Menge an Speicher, die ein Algorithmus ausführen muss. Es wird oft mit Big O -Notation ausgedrückt, was die Wachstumsrate der Raumnutzung beim Wachstum der Eingangsgröße beschreibt.
* zusätzliches Speicherplatz: Dies bezieht sich auf den Raum, der * über * über den von der Eingabe selbst eingezogenen Raum hinaus verwendet wird. Wenn Sie beispielsweise ein Array von Größe `n` sortieren, nimmt das Array selbst Platz. Zusätzlicher Speicherplatz wäre ein zusätzlicher Speicher, der für temporäre Variablen, Hilfsarrays, rekursive Anrufstapel usw. verwendet wird, die * nicht * Teil des ursprünglichen Eingangs sind.
* o (1):Konstante Zeit: O (1) bedeutet konstante Zeitkomplexität. Im Falle des Raums bedeutet dies, dass der Algorithmus unabhängig von der Eingangsgröße eine feste Menge an Platz verwendet. Dieser feste Betrag ändert sich nicht, auch wenn Sie eine Million Artikel oder eine Milliarde Artikel verarbeiten.
Beispiele:
* In-Place-Algorithmen: Viele Algorithmen, die direkt auf dem Eingangsarray arbeiten, ohne signifikante Hilfsdatenstrukturen zu erstellen, weisen eine konstante zusätzliche Raumkomplexität auf. Beispielsweise verwenden einige Sortieralgorithmen wie Blasensortier- oder Sortiersortierungen (bei sorgfältiger Implementierung) nur wenige zusätzliche Variablen für temporäre Vergleiche und Swaps, unabhängig von der Eingangsarraygröße.
* iTerative Algorithmen mit einer festen Anzahl von Variablen: Ein Algorithmus, der eine feste Anzahl von Variablen (z. B. Zähler, Schleifenindizes) verwendet, um die Eingabe im Allgemeinen zu verarbeiten, hat im Allgemeinen o (1) zusätzliche Raumkomplexität.
Nicht-Examples:
* Algorithmen mit Hilfsanordnungen: Wenn ein Algorithmus ein neues Array erstellt, dessen Größe proportional zur Eingangsgröße ist (z. B. Erstellen einer Kopie des Eingangsarrays), hat er keinen konstanten zusätzlichen Speicherplatz. Die Raumkomplexität wäre o (n).
* rekursive Algorithmen mit tiefem Rekursion: Rekursive Algorithmen können einen erheblichen Platz auf dem Anrufstapel nutzen, wenn die Rekursionstiefe proportional zur Eingangsgröße ist. Solche Algorithmen haben im Allgemeinen keinen ständigen zusätzlichen Platz.
* Algorithmen mit Hash -Tabellen: Während Hash -Tabellen oft sehr effizient sind, hängt ihre Raumnutzung von der Anzahl der von ihnen gespeicherten Elemente ab, was bedeutet, dass sie normalerweise keinen zusätzlichen Platz haben, es sei denn, die Größe der Hash -Tabelle ist durch eine Konstante begrenzt.
Kurz gesagt: Ständiger zusätzlicher Raum bedeutet, dass der Speicherverbrauch Ihres Algorithmus gleich bleibt, egal wie groß das Problem wird. Es ist eine wünschenswerte Eigenschaft, da sie die Speicherverwendung vorhersehbar hält und Probleme beim Überlauf von Speicher verhindert, insbesondere wenn es sich um große Datensätze handelt.
