2.4. 小结¶

算法效率评估

时间复杂度

时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可能失效，如在输入数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。
最差时间复杂度使用大 \(O\) 符号表示，即函数渐近上界，反映当 \(n\) 趋向正无穷时，\(T(n)\) 的增长级别。
推算时间复杂度分为两步，首先统计计算操作数量，然后判断渐近上界。
常见时间复杂度从小到大排列有 \(O(1)\) , \(O(\log n)\) , \(O(n)\) , \(O(n \log n)\) , \(O(n^2)\) , \(O(2^n)\) , \(O(n!)\) 等。
某些算法的时间复杂度非固定，而是与输入数据的分布有关。时间复杂度分为最差、最佳、平均时间复杂度，最佳时间复杂度几乎不用，因为输入数据一般需要满足严格条件才能达到最佳情况。
平均时间复杂度反映算法在随机数据输入下的运行效率，最接近实际应用中的算法性能。计算平均时间复杂度需要统计输入数据分布以及综合后的数学期望。

空间复杂度

类似于时间复杂度，空间复杂度用于衡量算法占用空间随数据量增长的趋势。
算法运行过程中的相关内存空间可分为输入空间、暂存空间、输出空间。通常情况下，输入空间不计入空间复杂度计算。暂存空间可分为指令空间、数据空间、栈帧空间，其中栈帧空间通常仅在递归函数中影响空间复杂度。
我们通常只关注最差空间复杂度，即统计算法在最差输入数据和最差运行时间点下的空间复杂度。
常见空间复杂度从小到大排列有 \(O(1)\) , \(O(\log n)\) , \(O(n)\) , \(O(n^2)\) , \(O(2^n)\) 等。

2.4.1. Q & A¶

尾递归的空间复杂度是 \(O(1)\) 吗？

理论上，尾递归函数的空间复杂度可以被优化至 \(O(1)\) 。不过绝大多数编程语言（例如 Java, Python, C++, Go, C# 等）都不支持自动优化尾递归，因此通常认为空间复杂度是 \(O(n)\) 。

函数和方法这两个术语的区别是什么？

函数（function）可以独立被执行，所有参数都以显式传递。方法（method）与一个对象关联，方法被隐式传递给调用它的对象，方法能够对类的实例中包含的数据进行操作。

以几个常见的编程语言为例：

C 语言是过程式编程语言，没有面向对象的概念，所以只有函数。但我们可以通过创建结构（struct）来模拟面向对象编程，与结构体相关联的函数就相当于其他语言中的方法。
Java, C# 是面向对象的编程语言，代码块（方法）通常都是作为某个类的一部分。静态方法的行为类似于函数，因为它被绑定在类上，不能访问特定的实例变量。
C++, Python 既支持过程式编程（函数）也支持面向对象编程（方法）。

图片“空间复杂度的常见类型”反映的是否是占用空间的绝对大小？

不是，该图片展示的是空间复杂度，其反映的是即增长趋势，而不是占用空间的绝对大小。

假设取 \(n = 8\) ，你可能会发现每条曲线的值与函数对应不上。这是因为每条曲线都包含一个常数项，用于将取值范围压缩到一个视觉舒适的范围内。

在实际中，因为我们通常不知道每个方法的“常数项”复杂度是多少，所以一般无法仅凭复杂度来选择 \(n = 8\) 之下的最优解法。但对于 \(n = 8^5\) 就很好选了，这时增长趋势已经占主导了。