如果算法需要一个可以包含数字n的整数（例如，计算输入数组的大小），那么该整数必须采用log（n）空间的顺序（对吗？）。
如果这是唯一与n一起缩放的空间，那么算法的空间复杂度是否为O（logn）？
答案 0 :(得分：2)
正式地，它取决于您使用的计算模型。在经典random access machine模型中，使用固定的字大小，只需存储输入的长度 n 确实需要O（log n ）空间（和简单的算法）在这些数字上需要O（log n ）时间。另一方面，在transdichotomous model中，假设字大小与输入大小 n 呈对数增长，它只需要O（1）空间（和时间）。其他模型可能会产生其他答案。
在实践中，大多数analysis of algorithms假设对中等大小的简单算术（即与输入长度成比例）可以在恒定的时间和空间内完成。除了简化分析这一事实之外，实际的原因是在实践中输入长度的对数不能变得非常大 - 即使计算机能够计数从零到2，比如2 256 ，更少阅读许多位输入，可能forever beyond the means of humankind to build使用已知物理。因此，对于任何可以想象的逼真的输入，您可以简单地假设具有256位字大小的机器可以将输入的长度存储在单个字中（并且具有较小字长的机器仍然存在只需要很少量的单词）。
答案 1 :(得分：0)
这里n是有界的，因为n将是32位有符号整数，因为数组大小有一定的限制。因此log(32)有界，其O(1)