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空间复杂度

最后，我们再了解一下空间复杂度。空间复杂度主要指执行算法所需内存的大小，用于对程序运行过程中所需要的临时存储空间的度量，这里的空间复杂度同样是预估的。

程序执行除了需要存储空间、指令、常数、变量和输入数据外，还包括对数据进行操作的工作单元和存储计算所需信息的辅助空间。存储空间通常包括：指令空间(即代码空间)、数据空间(常量、简单变量)等所占的固定部分和动态分配、递归栈所需的可变空间。其中可变空间与算法有关。

一个算法所需的存储空间用f(n)表示。S(n)=O(f(n))其中n为问题的规模，S(n)表示空间复杂度。

下面看两个常见的空间复杂度示例：空间复杂度O(1)和O(n)。

空间复杂度 O(1)

空间复杂度为O(1)的情况的示例代码与时间复杂度为O(1)的实例代码一致：
 

上述代码中，语句①的频度为1，②的频度为n，③的频度为n-1，④的频度为n-1，因此整个算法可以用公式T(n)=1+n+(n-1)+(n-1)来表示。进而可以推到T(n)=1+n+(n-1)+(n-1)=3n-1，即O(n)=3n-1，去掉低次幂和系数即O(n)=n，因此T(n)=O(n)。

在上述代码中for循环中的代码会执行n遍，因此它消耗的时间是随着n的变化而成线性变化的，因此这类算法都可以用O(n)来表示时间复杂度。

线性对数阶O(nlogN)

示例代码：
 

而谈到工具，专家则建议从一个好的数据资产管理(DAM)系统开始。

“为有效部署和配置DAM系统制定一个坚实的战略，将大大有助于提供公司审计部门所需的安全性和合规性，同时促进协作，改进工作流程，提高整体的生产率，”De Libero说。

Gold对此表示同意：“一个好的数据管理工具集将包括适当的数据策略执行能力，并且也应该是任何数据策略的关键部分。”

下一步，则需要转向一个能够让用户更容易访问所需数据的解决方案。

“通过首先关注用户体验，组织将可以确保他们的数字资产是安全的，并且不会降低用户的工作效率，”Anchore的技术营销经理Will Kelly说。“他们应该通过单点登录(SSO)来保护数字资产，或者更好的，在云协作平台上使用零信任安全解决方案。”

在通往单点登录的道路上，安全和IT团队可以采取一些渐进的步骤，例如部署多因素身份验证(MFA)，以便使用户的工作更加轻松。

“一些企业正在实施‘remember me(MFA)’30天的活动，在不牺牲安全性的同时改善用户体验，”HealthTech决策实验室的首席执行官兼创始人Frank Cutitta说。“但更重要的是，CISO们正在试图提高2FA在不同数据库、仓库和边缘设备之间的互操作性，以消除用户和系统的‘双重疲劳’。”

在后端，则可以部署一个具有内置功能的解决方案，以帮助IT安全团队更轻松地管理远程访问。

“当涉及到保护数字资产和避免业务中断时，一个基于人工智能和机器学习的现代安全解决方案是非常重要的，”Wilczek说。“这样就可以实时检测到流量模式中的任何异常。并且通过自动化，尽量地避免人为错误。”

Ascent Solutions的安全架构师Kayne McGradrey对此表示赞同：“例如，Microsoft 365允许对非结构化数据进行自动分类和标记，但也允许用户在自动化出错时提供理由。”

“结合自动化的数据丢失预防技术，可以让企业轻松地实施和报告在其组织内外共享非公共数据的策略，”他说。

归根结底，IT应该是一个推动者。“通常情况下，这不一定是安全性与生产率的对比，”Pollack说。“使用合适的工具也可以确保生产效率。而把时间花在前面，你或许会在后面省下无数个小时。”

 

（编辑：常州站长网）

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