Space 复杂度为 O(n^2)

Space Complexity with O(n^2)

因此,每个人都熟悉常量 O(1) 或线性 O(N) Space 复杂性。

但我有一个问题,是否存在算法的 Space 复杂度与 O(NLogn)O(N^2) 成正比的情况。如果可以的话,有什么好处呢

P.S.- 我研究过各种网站,但没有得到任何令人满意的解决方案。

几乎任何算法都可以使用 O(N^2) 内存。考虑一些 f(a,b),其中 0 < a,b < Nf 的计算成本很高。为了减少运行时间,一个明显的解决方案是使用具有预先计算结果的大小 N * N 的查找 table。经常可以在运行时和内存使用之间进行这种权衡。

一般来说,使用矩阵的算法通常需要 N*N 内存来存储矩阵。例如,要在 N=3 维度中旋转一个点,您可以使用 3x3 旋转矩阵。