如何检查我们代码的空间复杂度是否为 O(1)答案

【问题标题】：how to check the space complexity of our code is O(1) or not如何检查我们代码的空间复杂度是否为 O(1)
【发布时间】：2021-06-19 05:37:09
【问题描述】：

在问题中，据说我们需要以 O(1) 空间复杂度编写代码，我看它感到困惑。有人可以解释这段代码的空间复杂度。如果它不在 O(1) 中，有什么办法可以改变它？

python3

from collections import Counter
def duplicates(arr, n): 
    r=[]
    dic=Counter(arr)
    for i in dic:
        if dic[i]>1:
            r.append(i)
    if r:
        r.sort()
        return r
    else:
        r.append(-1)
        return r

【问题讨论】：

在不知道您要解决的问题的情况下，我无法回答如何优化空间。
问题是打印数组中重复的元素
CS Stackexchange 是提出这些问题的更好地方
@anirudh 我想说这实际上更适合 SO。
@anirudh 感谢您推荐 CS Stackexchange

标签： python-3.x space-complexity

【解决方案1】：

空间复杂度是渐近地使用了多少空间（当 N 变得非常大时）

O(1) 空间复杂度通常由具有恒定大小的变量和数组组成。

您的代码是 O(N) 空间复杂度，因为数组 r 会随着 N 的大小而增长。

【讨论】：

所以如果我不使用列表'r'空间复杂度变成O(1)？
你的意思是 O(1)？在您的代码中，是的，但您也不能使用任何具有非常量大小的数组/字典。

【解决方案2】：

好吧，如果您不使用额外的数据结构，例如除了问题中的数组之外的数组，那么您的空间复杂度是恒定的 O(1)，否则可能不是。

问题是您是否引入了任何额外的集合数组来保存您的数据或结果？如果不是，则在常数空间O(1)中求解，如果是，则不是常数空间。

你必须根据你引入的额外数组来计算空间复杂度。

【讨论】：