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chapter_computational_complexity/summary/index.html

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 <li>常见空间复杂度从低到高排列有 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span>、<span class="arithmatex">\(O(\log n)\)</span>、<span class="arithmatex">\(O(n)\)</span>、<span class="arithmatex">\(O(n^2)\)</span> 和 <span class="arithmatex">\(O(2^n)\)</span> 等。</li>
 </ul>
 <h3 id="2-q-a">2. &nbsp; Q &amp; A<a class="headerlink" href="#2-q-a" title="Permanent link">&para;</a></h3>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">尾递归的空间复杂度是 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 吗？</p>
+<p><strong>Q</strong>：尾递归的空间复杂度是 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 吗？</p>
 <p>理论上，尾递归函数的空间复杂度可以优化至 <span class="arithmatex">\(O(1)\)</span> 。不过绝大多数编程语言（例如 Java、Python、C++、Go、C# 等）不支持自动优化尾递归，因此通常认为空间复杂度是 <span class="arithmatex">\(O(n)\)</span> 。</p>
-</div>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">函数和方法这两个术语的区别是什么？</p>
+<p><strong>Q</strong>：函数和方法这两个术语的区别是什么？</p>
 <p>「函数 function」可以被独立执行，所有参数都以显式传递。「方法 method」与一个对象关联，被隐式传递给调用它的对象，能够对类的实例中包含的数据进行操作。</p>
 <p>下面以几种常见的编程语言为例来说明。</p>
 <ul>
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 <li>Java 和 C# 是面向对象的编程语言，代码块（方法）通常作为某个类的一部分。静态方法的行为类似于函数，因为它被绑定在类上，不能访问特定的实例变量。</li>
 <li>C++ 和 Python 既支持过程式编程（函数），也支持面向对象编程（方法）。</li>
 </ul>
-</div>
-<div class="admonition question">
-<p class="admonition-title">图解“常见的空间复杂度类型”反映的是否是占用空间的绝对大小？</p>
+<p><strong>Q</strong>：图解“常见的空间复杂度类型”反映的是否是占用空间的绝对大小？</p>
 <p>不是，该图展示的是空间复杂度，其反映的是增长趋势，而不是占用空间的绝对大小。</p>
 <p>假设取 <span class="arithmatex">\(n = 8\)</span> ，你可能会发现每条曲线的值与函数对应不上。这是因为每条曲线都包含一个常数项，用于将取值范围压缩到一个视觉舒适的范围内。</p>
 <p>在实际中，因为我们通常不知道每个方法的“常数项”复杂度是多少，所以一般无法仅凭复杂度来选择 <span class="arithmatex">\(n = 8\)</span> 之下的最优解法。但对于 <span class="arithmatex">\(n = 8^5\)</span> 就很好选了，这时增长趋势已经占主导了。</p>
-</div>
 
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