如何计算递归函数的空间复杂度

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我知道堆的空间复杂度将其排序为O（1）。但是对于递归程序，当计算空间复杂度时，它的深度（即它进行的递归调用的次数）也很重要。因此，同一代码的迭代和递归方法的空间复杂度有所不同。那么，当递归处理堆排序时，其空间复杂度是多少？

回答：

当使用递归实现heapify函数时，它将类似于以下伪代码：

heapify(arr, n, root): 
    largest = root 
    left = 2*root + 1 
    right = 2*root + 2
    if left < n && arr[left] > arr[largest]: largest = left
    if right < n && arr[right] > arr[largest]: largest = right 
    if largest != root:
        swap(arr[root], arr[largest])
        heapify(arr, n, largest)

回想一下，该heapify函数用于首先将数组变成堆，然后使用减小大小的堆对数组进行排序。

重要的是要注意，递归模式归结为尾递归。取决于语言功能，可以在不使用调用堆栈的情况下执行此操作（调用循环会增加其使用空间）。

因此，除非递归算法也定义了 如何 在“幕后”实施递归调用（可能 不包括 尾递归机制），否则仍可以使用 O（1） 空间来实现。

但是，如果不使用尾部递归，则应考虑递归深度。该深度最多是（堆）树的深度，即 logn 。

以上是 如何计算递归函数的空间复杂度 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/417722.html

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