(Top Banner Ad)
space complexity
C1
Danh từ C1 Công nghệ thông tin

space complexity

Nghĩa tiếng Việt

Độ phức tạp không gian Độ phức tạp về không gian
Advanced (C1)
(Content Banner Ad)

Definition & Meaning

English Definition

In computer science, space complexity is the amount of memory space that an algorithm requires to run to completion. It is a function of the input size.

Vietnamese Meaning

Trong khoa học máy tính, độ phức tạp không gian là lượng bộ nhớ mà một thuật toán yêu cầu để chạy hoàn thành. Nó là một hàm của kích thước đầu vào.

Media Context

Interactive Examples (Tap video to Pause/Play).

Examples

  • "The space complexity of this algorithm is O(n), meaning it grows linearly with the input size."

    "Độ phức tạp không gian của thuật toán này là O(n), nghĩa là nó tăng tuyến tính theo kích thước đầu vào."

  • "Understanding the space complexity of an algorithm is crucial for optimizing its performance."

    "Hiểu độ phức tạp không gian của một thuật toán là rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất của nó."

  • "Reducing the space complexity can lead to significant improvements in resource utilization."

    "Giảm độ phức tạp không gian có thể dẫn đến những cải thiện đáng kể trong việc sử dụng tài nguyên."

Word Family (Họ từ)

POSWordMeaning
Noun space không gian, chỗ trống
Adjective spatial thuộc về không gian
Adjective spacious rộng rãi, có nhiều không gian
Verb space đặt cách nhau, bố trí
Adjective complex phức tạp, rắc rối
Noun complex khu phức hợp, tổ hợp
Verb complicate làm phức tạp, gây rắc rối
Adjective complicated bị làm phức tạp, rắc rối

Synonyms

Related Words

Subject Area

Công nghệ thông tin

Etymology (Nguồn gốc)

Latin
spatium
Old French
espace
Middle English
space
English
space
Latin
complexus
Old French
complexe
English
complexity

Sự ra đời của 'Độ phức tạp không gian'

Thuật ngữ 'độ phức tạp không gian' (space complexity) là một khái niệm cốt lõi trong khoa học máy tính, xuất hiện cùng với sự phát triển của lý thuyết thuật toán vào giữa thế kỷ 20. Nó kết hợp ý nghĩa của 'không gian' (space) trong việc chỉ tài nguyên bộ nhớ cần thiết, và 'phức tạp' (complexity) để định lượng mức độ khó khăn hoặc yêu cầu về tài nguyên của một thuật toán. Cụ thể, 'space' bắt nguồn từ tiếng Latin 'spatium' (không gian), còn 'complexity' từ 'complexus' (đan xen, phức tạp). Sự kết hợp này đã tạo nên một công cụ mạnh mẽ để đánh giá hiệu suất của các chương trình máy tính.

Usage Note

Độ phức tạp không gian đề cập đến lượng bộ nhớ mà một thuật toán sử dụng trong quá trình hoạt động. Nó khác với độ phức tạp thời gian (time complexity), đo lường thời gian chạy của thuật toán. Khi đánh giá hiệu quả của một thuật toán, cả độ phức tạp thời gian và không gian đều quan trọng. Trong một số trường hợp, người ta có thể chấp nhận sử dụng nhiều không gian hơn để giảm thời gian chạy, hoặc ngược lại, tùy thuộc vào các ràng buộc tài nguyên.

Prepositions

of in

of: Thường được dùng để chỉ sự thuộc về hoặc liên quan đến. Ví dụ: 'space complexity of an algorithm' (độ phức tạp không gian của một thuật toán).
in: Ít phổ biến hơn, nhưng có thể dùng để chỉ ngữ cảnh hoặc phạm vi. Ví dụ: 'space complexity in machine learning' (độ phức tạp không gian trong học máy).

Collocations (Từ đi kèm)

Adjective + space complexity
  • optimal optimal space complexity
    (độ phức tạp không gian tối ưu)
  • constant constant space complexity
    (độ phức tạp không gian hằng số)
  • linear linear space complexity
    (độ phức tạp không gian tuyến tính)
  • quadratic quadratic space complexity
    (độ phức tạp không gian bậc hai)
  • asymptotic asymptotic space complexity
    (độ phức tạp không gian tiệm cận)
  • high/low high/low space complexity
    (độ phức tạp không gian cao/thấp)
Verb + space complexity
  • analyze analyze space complexity
    (phân tích độ phức tạp không gian)
  • reduce reduce space complexity
    (giảm độ phức tạp không gian)
  • improve improve space complexity
    (cải thiện độ phức tạp không gian)
  • require require space complexity
    (yêu cầu độ phức tạp không gian)
  • have have space complexity
    (có độ phức tạp không gian)

Idioms

  • time-space trade-off

    Sự đánh đổi giữa thời gian và không gian (trong thuật toán)

    "Many algorithms involve a time-space trade-off, where you can either use more memory to run faster or less memory but take longer."

    (Nhiều thuật toán liên quan đến sự đánh đổi giữa thời gian và không gian, nơi bạn có thể sử dụng nhiều bộ nhớ hơn để chạy nhanh hơn hoặc ít bộ nhớ hơn nhưng mất nhiều thời gian hơn.)

  • optimal space complexity

    Độ phức tạp không gian tối ưu

    "Achieving optimal space complexity is crucial for algorithms running on devices with limited memory."

    (Đạt được độ phức tạp không gian tối ưu là rất quan trọng đối với các thuật toán chạy trên thiết bị có bộ nhớ hạn chế.)

  • analyze space complexity

    Phân tích độ phức tạp không gian

    "Before implementing any algorithm, it's essential to analyze its time and space complexity."

    (Trước khi triển khai bất kỳ thuật toán nào, điều cần thiết là phải phân tích độ phức tạp về thời gian và không gian của nó.)

Interactive Flashcard

Click the card to flip and test your memory.

space complexity

Danh từ
Lật mặt

Trong khoa học máy tính, độ phức tạp không gian là lượng bộ nhớ mà một thuật toán yêu cầu để chạy hoàn thành. Nó là một hàm của kích thước đầu vào.

"The space complexity of this algorithm is O(n), meaning it grows linearly with the input size."

Nghe phát âm

Grammar Rules

No specific grammar rules found for this term.

Cultural Context

Khám phá các khía cạnh văn hóa và xã hội thú vị xoay quanh từ "space complexity".

Tầm quan trọng trong quản lý tài nguyên

Trong thời đại công nghệ hiện nay, đặc biệt với sự phổ biến của thiết bị di động và IoT (Internet of Things) có tài nguyên hạn chế, việc thiết kế thuật toán với độ phức tạp không gian thấp là cực kỳ quan trọng. Nó giúp tiết kiệm bộ nhớ, tăng hiệu suất và kéo dài tuổi thọ pin cho các thiết bị.

Nền tảng của Khoa học Máy tính

Độ phức tạp không gian, cùng với độ phức tạp thời gian, là hai trụ cột cơ bản trong phân tích thuật toán. Việc nắm vững hai khái niệm này là bắt buộc đối với bất kỳ sinh viên khoa học máy tính hay kỹ sư phần mềm nào, vì chúng là chìa khóa để viết mã hiệu quả và tối ưu.