Algorithm 比较'；比较'；种类

在比较堆排序和合并排序时，我阅读了以下语句：

合并排序可以调整为对具有O（1）额外空间的链表进行操作。堆排序可以调整为在双链表上操作，只需要额外的O（1）个空间开销

如果您能帮我解释一下（我没有受过计算机科学教育），我将不胜感激——尽管我知道上述分类在初级阶段是如何工作的。

这是一个很好的例子。它用于描述算法的复杂性（时间/内存使用）（查看链接了解更多详细信息）。这里的意思是，您阅读的算法可以扩展到上述情况下的工作，需要进行的更改将导致所需的空间不断增加。也就是说，额外的空间将不取决于结构的大小。它将是常量-例如，多一个变量

编辑：

一些最常用的符号：

• O（1）-常数-使用的时间或内存不取决于算法工作的结构的大小
• O（n）-线性-取决于结构的大小-结构越大-需要的时间/内存越多
• O（logn）－

有关更多详细信息，请查看这是一个。它用于描述算法的复杂性（时间/内存使用）（查看链接了解更多详细信息）。这里的意思是，您阅读的算法可以扩展到上述情况下的工作，需要进行的更改将导致所需的空间不断增加。也就是说，额外的空间将不取决于结构的大小。它将是常量-例如，多一个变量

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一些最常用的符号：

• O（1）-常数-使用的时间或内存不取决于算法工作的结构的大小
• O（n）-线性-取决于结构的大小-结构越大-需要的时间/内存越多
• O（logn）－

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要了解更多详细信息，请检查

您需要更具体地了解您不了解的方面，或者等待有耐心的人将算法的解释全部输入出来。我正在尝试理解这里“额外”一词的相关性。我真的不需要理解算法。而是为什么会出现这种“额外”现象链表的空间开销。至少你必须有一些变量来跟踪你所在的位置，所以一定有开销。你还可以试着更具体一点吗？好的。我想我需要澄清一下-我想了解空间和时间符号是如何变化的（如果有的话），当合并和堆排序处理linkedlist与未排序数组时。您需要更具体地说明您不了解的方面-或者等待有耐心的人键入算法的全部解释。我正在尝试理解“额外”单词的相关性。我真的不需要理解算法。更确切地说，是什么导致了链表的“额外”空间开销。至少你必须有一些变量来跟踪你所在的位置，所以一定有开销。你还可以试着说得更具体一点吗？好吧。我想我需要澄清一下——我试图理解当合并和堆排序处理linkedlist与未排序数组时，空间和时间符号是如何变化的（如果有的话）。