是否有Python方法来计算空间复杂度？

Question

通过将运行算法所需的时间与输入大小进行比较，可以很容易地在Python中计算时间复杂度。我们可以做类似的事情：

import time

start = time.time()
<Run the algorithm on input_n (input of size n)>
end = time.time()
time_n = end - start

通过绘制time_n与input_n的图表，我们可以观察到时间复杂度是否为常数，线性，指数等。>

[在Python中，是否有一种类似的基于经验的编程方式来计算算法的空间复杂度，我们可以在其中测量随着输入大小的增加而使用的空间量？

通过将运行算法所需的时间与输入大小进行比较，可以很容易地在Python中计算时间复杂度。我们可以做类似的事情：导入时间开始= time.time（）] >>>>

您可以将memory_profiler与这样的装饰器一起使用：

from memory_profiler import profile

  @profile(precision=4)
  def func():
     your function
mprof中还有另一个称为memory_profiler的功能，也将很有用。如果要查看内存是否定期清理和释放，这将很有用。在所选的shell中运行mprof运行脚本script_args。 mprof将自动创建脚本随时间变化的内存使用情况的图形，您可以通过运行mprof plot来查看该图形。它需要matplotlib。
更新：感谢@hunzter，您可以找到文档here。

Answer 1

您可以将memory_profiler与这样的装饰器一起使用：