Abbattiamolo:
* Complessità dello spazio: Ciò si riferisce alla quantità di memoria che un algoritmo deve essere eseguito. Viene spesso espresso usando una notazione di grande O, che descrive il tasso di crescita dell'utilizzo dello spazio man mano che la dimensione dell'input aumenta.
* Spazio extra: Questo si riferisce allo spazio usato * oltre * lo spazio assunto dall'input stesso. Ad esempio, se stai ordinando un array di dimensioni `n`, l'array stesso prende spazio` n`. Lo spazio extra sarebbe qualsiasi memoria aggiuntiva utilizzata per variabili temporanee, array ausiliari, pile di chiamata ricorsive, ecc., Che non sono * parte dell'ingresso originale.
* o (1):tempo costante: O (1) significa costante complessità del tempo. Nel caso dello spazio, significa che l'algoritmo utilizza una quantità fissa di spazio indipendentemente dalla dimensione dell'input. Questo importo fisso non cambia, anche se si elaborano un milione di articoli o un miliardo di articoli.
Esempi:
* Algoritmi sul posto: Molti algoritmi che operano direttamente sull'array di input senza creare significative strutture di dati ausiliari hanno una complessità di spazio extra costante. Ad esempio, alcuni algoritmi di ordinamento come l'ordinamento delle bolle o l'ordinamento di selezione (se implementati attentamente) usano solo alcune variabili extra per confronti e swap temporanei, indipendentemente dalla dimensione dell'array di input.
* Algoritmi iterativi con un numero fisso di variabili: Un algoritmo che utilizza un numero fisso di variabili (ad es. Contatori, indici di loop) per elaborare l'ingresso generalmente avrà O (1) complessità dello spazio extra.
Non vacille:
* Algoritmi usando array ausiliari: Se un algoritmo crea un nuovo array la cui dimensione è proporzionale alla dimensione di input (ad esempio, creando una copia dell'array di input), non ha uno spazio extra costante. La complessità dello spazio sarebbe O (n).
* Algoritmi ricorsivi con ricorsione profonda: Gli algoritmi ricorsivi possono consumare spazio significativo sullo stack di chiamate se la profondità di ricorsione è proporzionale alla dimensione dell'input. Tali algoritmi generalmente non hanno uno spazio extra costante.
* Algoritmi usando tabelle hash: Mentre le tabelle di hash sono spesso molto efficienti, il loro utilizzo dello spazio dipende dal numero di articoli che archiviano, il che significa che di solito non hanno O (1) spazio extra, a meno che la dimensione della tabella hash non sia delimitata da una costante.
In breve: Spazio extra costante significa che l'utilizzo della memoria del tuo algoritmo rimane lo stesso, non importa quanto sia grande il problema. È una proprietà desiderabile perché mantiene prevedibile l'utilizzo della memoria e impedisce i problemi di overflow di memoria, soprattutto quando si tratta di set di dati di grandi dimensioni.
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