空间复杂性：
“空间复杂性”一词在很多地方被误用为辅助空间。以下是辅助空间和空间复杂性的正确定义。

辅助空间是算法使用的额外空间或临时空间。

空间复杂度算法是算法相对于输入大小的总空间。空间复杂性包括输入使用的辅助空间和空间。

例如，如果我们想在空间基础上比较标准排序算法，那么辅助空间将是比空间复杂性更好的标准。Merge Sort使用O（n）辅助空间，插入排序和堆排序使用O（1）辅助空间。所有这些排序算法的空间复杂性是O（n）。

空间复杂性是时间复杂性的平行概念。如果我们需要创建一个大小的数组，这将需要O（n）空间。如果我们创建了二维尺寸为n * n，则需要o（n²)空间。

在递归调用堆栈空间也计算。

例子 ：

Int add (Int n){if (n <= 0){return 0;}返回n + add (n-1);在这里，每个调用都给堆栈添加一个级别:添加(4)2。- - - - - - >添加(3)3。- - - - - - >添加(2)4。- - - - - - >添加(1)5。-> add(0)这些调用都被添加到调用栈中，占用实际内存。所以它需要O(n)个空间。

但是，因为你有n个呼叫总数并不意味着它需要O（n）空间。

看看下面的函数:

int addSequence (int n){int sum = 0;For (int I = 0;我< n;i++){sum+ = pairSum(i, i+1);}返回总和;} int paiSem(int x, int y){返回x + y;会有大约O(n)次对pairSum的调用。然而，这些调用并不同时存在于调用堆栈中，所以您只需要O(1)空间。

注意:有必要指出，空间复杂度取决于各种因素，比如编程语言、编译器，甚至是运行算法的机器。

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