การเข้าใจความซับซ้อนของอวกาศของอัลกอริทึมนั้นจําเป็นสําหรับการใช้หน่วยความจําอย่างเหมาะสม และปรับปรุงประสิทธิภาพของมัน มันวัดปริมาณของหน่วยความจําที่อัลกอริทึมต้องการ เมื่อเทียบกับขนาดที่ป้อนเข้าไป การขยายความซับซ้อนของอวกาศนี้จะช่วยนักพัฒนาให้ระบุความเป็นไปได้ของคอขวด และทําให้ทรัพยากรมีคุณภาพมากที่สุด

วิธี วิเคราะห์ ความ ซับ ซ้อน ของ อวกาศ

มี การ ใช้ หลาย วิธี เพื่อ ประเมิน ความ จําเป็น ใน เรื่อง ความ จํา ของ อัลกอริทึม.

เทคนิกสําหรับปรับค่าความ จํา

การปรับค่าความทรงจํานั้น เกี่ยวข้องกับการลดพื้นที่สํารอง และการจัดการโครงสร้างข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

โครง สร้าง ข้อมูล ทั่ว ไป และ การ จําลอง อวกาศ

  • [FLT: 0] ararays: เรียกค่าหน่วยความจําแบบต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพสําหรับข้อมูลคงที่.
  • [FLT: 0] รายการ Linked: ใช้หน่วยความจําพิเศษสําหรับตัวชี้ แต่อนุญาตให้ปรับความเร็วได้
  • [FLT: 0] Hash Tables: ความทรงจําเพิ่มเติมเนื่องจากการล่าหัว แต่ให้การเข้าถึงอย่างรวดเร็ว
  • [FLT: 0] Trees: Vary ในการใช้งานหน่วยความจําขึ้นอยู่กับโครงสร้างและความสมดุล (พ.ศ.