CS_learn/hello-algo
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Yudong Jin
2022-12-14 01:30:04 +08:00
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commit 26436c75a5
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docs/chapter_computational_complexity/space_time_tradeoff.md
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@@ -6,7 +6,9 @@ comments: true
理想情况下，我们希望算法的时间复杂度和空间复杂度都能够达到最优，而实际上，同时优化时间复杂度和空间复杂度是非常困难的。
**降低时间复杂度，往往是以提升空间复杂度为代价的，反之亦然。** 我们把牺牲内存空间来提升算法运行速度的思路称为「以空间换时间」；反之，称之为「以时间换空间」。选择哪种思路取决于我们更看重哪个方面。大多数情况下，内存空间不会成为算法瓶颈，因此以空间换时间更加常用。
**降低时间复杂度，往往是以提升空间复杂度为代价的，反之亦然。** 我们把牺牲内存空间来提升算法运行速度的思路称为「以空间换时间」；反之，称之为「以时间换空间」。选择哪种思路取决于我们更看重哪个方面。
大多数情况下，时间都是比空间更宝贵的，只要空间复杂度不要太离谱、能接受就行，**因此以空间换时间最为常用**。
## 示例题目 *

2
docs/chapter_tree/avl_tree.md
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@@ -643,7 +643,7 @@ AVL 树的独特之处在于「旋转 Rotation」的操作，其可 **在不影
## AVL 树典型应用
- 组织存储大型数据，适用于高频查找、低频增删场景
- 组织存储大型数据，适用于高频查找、低频增删场景；
- 用于建立数据库中的索引系统；
!!! question "为什么红黑树比 AVL 树更受欢迎？"