归并排序的空间复杂度

归并排序的空间复杂度是O(n)。虽然在每次合并操作中需要申请额外的内存空间，但在合并完成后，临时开辟的内存空间就会被释放掉。在任意时刻，CPU只会有一个函数在执行，也就只会有一个临时的内存空间在使用。临时内存空间的大小最大也不会超过n个数据的大小，因此空间复杂度是O(n)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [归并排序](https://blog.csdn.net/weixin_30745553/article/details/102087837)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

归并排序空间复杂度较小

归并排序的空间复杂度为O(n)，这是比较小的。归并排序是一种分治算法，它的主要思想是将待排序的序列拆分成多个子序列，然后递归地对子序列进行排序，最后将有序的子序列合并成一个有序的序列。

归并排序的空间复杂度较小是因为它只需要一个额外的数组作为辅助空间来合并两个有序的子序列，而且这个数组的大小可以预先确定，等于待排序序列的长度。在归并排序的过程中，每次只需要将两个子序列中较小的元素复制到辅助数组中，因此不需要额外的空间。

当然，在实际应用中，归并排序的空间复杂度也与具体实现方式有关。如果使用递归的方式进行归并排序，那么每次递归都需要开辟一些栈空间来保存函数调用的上下文信息，这可能会导致空间复杂度的增加。因此，如果要减小归并排序的空间复杂度，可以考虑使用非递归的方式实现归并排序，或者对递归进行优化，如采用尾递归等方式。

归并排序空间复杂度o1

归并排序的空间复杂度通常是O(n)，因为它需要一个与原始数组大小相同的辅助数组来进行排序。但是，如果使用原地归并排序，空间复杂度可以降低到O(1)。原地归并排序是一种特殊的归并排序，它不需要额外的辅助数组，而是直接在原始数组上进行排序。这种方法的时间复杂度仍然是O(nlogn)，但空间复杂度降低到O(1)。原地归并排序在内存紧张且需要排序稳定的场合可以发挥其特长。