通过时间复杂度，我们将算法的运行时间理解为输入大小（表示存储器中实例所需的位数）的函数。那么我们如何定义空间复杂性呢？它显然无法与实例的大小相关...
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空间复杂性可以通过多种方式定义，但通常的定义如下。我们假设输入存储在某处的只读存储器中，存在用于存储操作结果的专用只写存储器，并且存在用于进行辅助计算的一些通用“暂存空间”存储器。通常，空间复杂度是存储输出和所有临时空间所需的空间量。例如，二进制搜索具有空间复杂度O（1），因为只需要O（1）存储空间来存储输入和输出（假设数组索引适合机器字）。
有时，输入和输出空间被组合到一个存储单元中，并且可以修改输入。例如，在此模型中，heapsort具有空间复杂度O（1），而mergesort具有合并所需的辅助存储空间的空间复杂度O（n）。
希望这有帮助！