I samband med algoritmer och datastrukturer betyder "konstant extra utrymme" att algoritmens rymdkomplexitet är o (1). Detta betyder att mängden extra utrymme som algoritmen använder inte växer när ingångsstorleken (n) ökar. Det är fortfarande ett fast, avgränsat belopp, oavsett hur stort 'n' blir.
Låt oss bryta ner det:
* Rymdkomplexitet: Detta hänvisar till mängden minne som en algoritm behöver köras. Det uttrycks ofta med Big O -notation, som beskriver tillväxttakten för rymdanvändningen när ingångsstorleken växer.
* extra utrymme: Detta hänvisar till det utrymme som används * utöver * utrymmet som tagits av själva ingången. Om du till exempel sorterar en matris med storleken `n` tar matrisen själv utrymme. Extra utrymme skulle vara ett ytterligare minne som används för tillfälliga variabler, hjälpuppsättningar, rekursiva samtalstackar, etc., som är * inte * en del av den ursprungliga ingången.
* o (1):konstant tid: O (1) betyder konstant tidskomplexitet. När det gäller rymden betyder det att algoritmen använder en fast mängd utrymme oavsett ingångsstorlek. Detta fasta belopp förändras inte, även om du bearbetar en miljon artiklar eller en miljard artiklar.
Exempel:
* på plats algoritmer: Många algoritmer som fungerar direkt på ingångsuppsättningen utan att skapa betydande hjälpdatastrukturer har konstant extra rymdkomplexitet. Till exempel använder vissa sorteringsalgoritmer som bubbelsortering eller urvalssortering (när de implementeras noggrant) endast några extra variabler för tillfälliga jämförelser och swappar, oavsett ingångsuppsättningsstorlek.
* iterativa algoritmer med ett fast antal variabler: En algoritm som använder ett fast antal variabler (t.ex. räknare, slingindex) för att bearbeta ingången kommer i allmänhet att ha O (1) extra rymdkomplexitet.
icke-exemplar:
* algoritmer med hjälp av hjälpuppsättningar: Om en algoritm skapar en ny matris vars storlek är proportionell mot ingångsstorleken (t.ex. att skapa en kopia av ingångsuppsättningen) har den inte konstant extra utrymme. Rymdkomplexiteten skulle vara O (n).
* rekursiva algoritmer med djup rekursion: Rekursiva algoritmer kan konsumera ett betydande utrymme på samtalsstacken om rekursionsdjupet är proportionellt mot ingångsstorleken. Sådana algoritmer har i allmänhet inte konstant extra utrymme.
* algoritmer med hashtabeller: Medan hashtabeller ofta är mycket effektiva beror deras rymdanvändning på antalet objekt de lagrar, vilket innebär att de vanligtvis inte har O (1) extra utrymme, såvida inte storleken på hashtabellen begränsas av en konstant.
kort sagt: Konstant extra utrymme betyder att din algoritms minnesanvändning förblir densamma oavsett hur stort problemet blir. Det är en önskvärd egenskap eftersom det håller minnesanvändningen förutsägbar och förhindrar överflöd av minnesöverflöd, särskilt när man hanterar stora datasätt.
