算法的空间复杂度于时间复杂度的关系？ 有“必2113定”的话不对。因为对一些特殊情5261况存在特例有高的时空复杂4102度或同时为低的时1653空复杂度。但对一般情况下给定存储空间如给定65535K的内存但不限定时间时，就存在时间空间的负相关关系。对于既不限定时间，也不限定空间的程序，算法的时间复杂度和空间复杂度可以同时很大，也可以同时很小。如T(n)=O(n)且S(n)=O(1)的情况比如一个for(i=0；i；i+)，若循环体中为一个与问题规模无关的变量变化，则其S(n)=O(1)，而T(n)=O(n)是随着N的变化而变化的，这时可以说时间复杂度较小而空间复杂度很小。
算法的时间复杂度与空间复杂度有之间关系吗 时间复杂度 是算法的执行时间空间复杂度是 算法需要的内存空间，两者没有必然联系。
什么是时间复杂度、空间复杂度？ 1、时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。2、空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。空间复杂度需要考虑在运行过程中为局部变量分配的存储空间的大小，它包括为参数表中形参变量分配的存储空间和为在函数体中定义的局部变量分配的存储空间两个部分。空间复杂度也就是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2)，空间复杂度是O(1)。扩展资料：时间复杂度和空间复杂度往往是相互影响的。当追求一个较好的时间复杂度时，可能会使空间复杂度的性能变差，即可能导致占用较多的存储空间；相反的当追求一个较好的空间复杂度时，就可能会使时间复杂度的性能变差，即可能导致占用较长的运行时间。因此，当设计一个算法(特别是大型算法)时，要综合考虑算法的各项性能，算法的使用频率，算法处理的数据量的大小，算法描述语言的特性，算法运行的机器系统环境等各方面因素，才能够设计出比较好的算法。算法的时间复杂度和。
