Speicherkomplexität

Speicherkomplexität, auch bekannt als räumliche Komplexität, ist ein Maß für den Speicherplatz, den ein Algorithmus benötigt, um seine Ausführung abzuschließen. Sie wird typischerweise als Funktion der Eingabegröße ausgedrückt. Anstatt die tatsächliche Menge an Speicher (in Bytes) zu messen, wird die Speicherkomplexität normalerweise in Begriffen von "Speicherzellen" oder "Wörtern" ausgedrückt, die für die Speicherung von Daten notwendig sind. Dies ermöglicht eine Analyse, die unabhängig von der spezifischen Computerarchitektur oder Programmiersprache ist.

Die Speicherkomplexität kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: konstante und variable Speicherkomplexität. Algorithmen mit konstanter Speicherkomplexität benötigen eine feste Menge an Speicherplatz, unabhängig von der Größe der Eingabe. Dies ist der effizienteste Fall, da der Speicherbedarf nicht mit zunehmender Eingabe steigt. Viele einfache Algorithmen, wie das Finden des größten Elements in einer Liste, fallen in diese Kategorie.

Algorithmen mit variabler Speicherkomplexität benötigen Speicherplatz, der mit der Größe der Eingabe wächst. Dies kann linear, logarithmisch oder quadratisch sein, je nachdem, wie der Algorithmus Daten strukturiert und speichert. Rekursive Algorithmen können beispielsweise oft eine speicherintensive Leistung aufweisen, da jeder rekursive Aufruf einen neuen Stack-Frame benötigt. Das Verständnis der Speicherkomplexität ist entscheidend für die Entwicklung effizienter Programme, insbesondere wenn mit großen Datensätzen oder in speicherbeschränkten Umgebungen gearbeitet wird. Sie ist ein wichtiger Aspekt bei der Auswahl des besten Algorithmus für eine gegebene Aufgabe, neben der Zeitkomplexität.