怎么计算空间复杂度（待完善）

只懂得了点意思，具体怎么计算的空间复杂度我现在也还不懂，先慢慢完善吧……求高人指点！！！

空空间复杂度

类似于 时间复杂度的讨论，一个算法的 空间复杂度(SpaceComplexity)S(n)定义为该算法所耗费的 存储空间，它也是问题规模n的函数。渐近 空间复杂度也常常简称为空间复杂度。空间复杂度(SpaceComplexity)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。一个算法在计算机 存储器上所占用的 存储空间，包括存储算法本身所占用的存储空间，算法的输入输出数据所占用的存储空间和算法在运行过程中临时占用的存储空间这三个方面。算法的输入输出数据所占用的 存储空间是由要解决的问题决定的，是通过参数表由调用函数传递而来的，它不随本算法的不同而改变。存储算法本身所占用的 存储空间与算法书写的长短成正比，要压缩这方面的存储空间，就必须编写出较短的算法。算法在运行过程中临时占用的 存储空间随算法的不同而异，有的算法只需要占用少量的临时工作单元，而且不随问题规模的大小而改变，我们称这种算法是“就地\"进行的，是节省存储的算法，如这一节介绍过的几个算法都是如此；有的算法需要占用的临时工作单元数与解决问题的规模n有关，它随着n的增大而增大，当n较大时，将占用较多的存储单元，例如将在第九章介绍的快速排序和 归并排序算法就属于这种情况。

分析一个算法所占用的 存储空间要从各方面综合考虑。如对于 递归算法来说，一般都比较简短，算法本身所占用的 存储空间较少，但运行时需要一个附加 堆栈，从而占用较多的临时工作单元；若写成非递归算法，一般可能比较长，算法本身占用的存储空间较多，但运行时将可能需要较少的存储单元。

一个算法的 空间复杂度只考虑在运行过程中为 局部变量分配的 存储空间的大小，它包括为参数表中 形参变量分配的存储空间和为在 函数体中定义的局部变量分配的存储空间两个部分。若一个算法为 递归算法，其 空间复杂度为递归所使用的 堆栈空间的大小，它等于一次调用所分配的临时 存储空间的大小乘以被调用的次数(即为 递归调用的次数加1，这个1表示开始进行的一次非递归调用)。算法的 空间复杂度一般也以数量级的形式给出。如当一个算法的 空间复杂度为一个 常量，即不随被处理数据量n的大小而改变时，可表示为O(1)；当一个算法的空间复杂度与以2为底的n的对数成正比时，可表示为O(log2n)；当一个算法的空I司复杂度与n成线性比例关系时，可表示为O(n).若形参为 数组，则只需要为它分配一个存储由 实参传送来的一个地址 指针的空间，即一个 机器字长空间；若形参为引用方式，则也只需要为其分配存储一个地址的空间，用它来存储对应实参变量的地址，以便由系统自动引用实参变量。

3时间与空间复杂度比较

对于一个算法，其 时间复杂度和 空间复杂度往往是相互影响的。当追求一个较好的 时间复杂度时，可能会使 空间复杂度的性能变差，即可能导致占用较多的 存储空间；反之，当追求一个较好的空间复杂度时，可能会使 时间复杂度的性能变差，即可能导致占用较长的运行时间。另外，算法的所有性能之间都存在着或多或少的相互影响。因此，当设计一个算法(特别是大型算法)时，要综合考虑算法的各项性能，算法的使用频率，算法处理的数据量的大小，算法描述语言的特性，算法运行的机器系统环境等各方面因素，才能够设计出比较好的算法。算法的时间复杂度和 空间复杂度合称为算法的复杂度。

具体计算如下：（待完善中）