空间复杂度

空间复杂度（Space Complexity）是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，通常用大O表示法来表示。空间复杂度考虑的是算法执行时除了输入数据以外，额外需要的存储空间，包括程序本身、局部变量、递归调用栈等所占用的空间。

空间复杂度的计算公式可以表示为 S（n） = O（f（n）），其中 S（n） 表示随着输入规模 n 的增长，算法所需存储空间的增长趋势，f（n） 是一个描述空间需求的函数。

空间复杂度的类型主要包括：

O（1） ：常数空间复杂度，表示算法所需存储空间不随输入规模 n 的增长而改变。

O（log n） ：对数空间复杂度，常见于采用分治策略的算法，如二分查找。

O（n） ：线性空间复杂度，表示算法所需存储空间与输入规模 n 成正比。

O（n^2） ：平方空间复杂度，常见于需要嵌套循环的算法，如冒泡排序。

O（2^n） ：指数空间复杂度，表示算法所需存储空间随输入规模 n 的增长而指数增加。

空间复杂度的分析有助于理解算法在处理大规模数据时的资源消耗情况，是算法性能评估的重要方面之一

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