Day02：空间复杂度

今天来聊聊，空间复杂度(Space Complexity)

空间复杂度，空间指的是在执行程序码时所耗费的记忆体容量。空间复杂度与时间复杂度的表示方式相同，都用Big O来表示。时间复杂度以执行完成的步数为主，不考虑使用的记忆体大小，同样的，空间复杂度考虑的是记忆体的大小，而非执行完成的时间。

使用python计算空间复杂度

from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    a = [2] * (100 ** 6)
    b = [10] * (2 * 10 ** 7)
    del b
    return a

if __name__ == '__main__':
    my_func()

输出结果

Line #    Mem usage    Increment  Occurences   Line Contents
============================================================
     3     12.7 MiB     12.7 MiB           1   @profile
     4                                         def my_func():
     5     20.3 MiB      7.6 MiB           1       a = [2] * (10 ** 6)
     6    172.9 MiB    152.6 MiB           1       b = [10] * (2 * 10 ** 7)
     7     20.3 MiB   -152.6 MiB           1       del b
     8     20.3 MiB      0.0 MiB           1       return a

在这里使用的是Python的memory_profiler模组，可以用来计算程序执行所占的记忆体空间，当然，若是越复杂的程序执行起来，可能会让电脑都瘫痪了（笑）

若是有兴趣进一步了解的人，可以参考下列官方文件