Algorithm 合并排序的空间复杂性

我对合并排序的空间复杂性感到有些困惑。它说它是O（n）。但是，如果我看一下wiki中的实现，它看起来是O（nlogn）

这是因为在每次递归调用时，我将数组分为左和右。例如，让我们从第一次调用合并排序开始。它将数组分成左右两半，我们已经需要n个空间。正如您在wiki实现中所看到的，它创建了两个新数组来容纳左右部分

现在，对右半部和左半部进行了两个递归调用，它们将自己的部分划分为左半部和右半部，这将再次占用空间n，将四个新的半部合并起来，依此类推

由于所有这些都是递归调用，因此堆栈中的内存会一次又一次地消耗，并累积到O（nlogn）。所以我认为这个特定实现的空间复杂度是O（nlogn）

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请提供一些见解？

你很接近了。如果包含递归调用的空间，则是O（n）+O（logn），它=O（n）。希望这能解决你的问题

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有关详细信息，请参阅。

我没有收到。从表面上看，它看起来是O（n+n/2+n/4..1），基本上是O（n）。对于eg，如果初始输入大小为8。递归调用将保持8-4-2-1的状态。我认为如果n=8，这是不正确的。那么O（8+4+2+1）=O（15）不等于O（8+log（8）），也就是O（8+3）=O（11）。我不知道如何进一步澄清它。当n趋于无穷大时，由于O（n）的空间复杂度加在O（log（n））上，占主导地位的项占据了主导地位，由此产生的空间复杂度为O（n）。基本上，因为每个项n没有使用log（n）空间，所以它不是O（nlog（n））。对于整个集合n，需要额外的日志（n）空间。我推荐我链接的帖子。它们会更详细。不幸的是，我得走了，所以我暂时不能回答更多的问题。你说的最后一部分我已经讲完了。更大的术语占主导地位。但是对于wiki的这个特定实现，我认为它不是O（n+log（n））。我只是想准确地纠正一下。这绝对不是O（n+logn）。这里哪个wiki是“wiki”？