空间复杂度是衡量算法在执行过程中所需的额外空间的量度。它用来估计算法的存储空间要求和资源利用率。空间复杂度通常用大O符号来表示。

  在计算空间复杂度时，我们需要考虑算法所使用的额外空间，包括临时变量、数据结构等。空间复杂度可以分为两种情况：最坏情况空间复杂度和平均情况空间复杂度。

  最坏情况空间复杂度是指在最坏的情况下，算法所需要的额外空间。它通常用于评估算法在最不理想情况下的表现。

  平均情况空间复杂度是指在平均情况下，算法所需要的额外空间。它通常用于评估算法在平均情况下的表现。

  通常情况下，空间复杂度是以字节（Byte）为单位进行衡量的。对于不同的算法，空间复杂度可以有不同的量级，如O(1)、O(n)、O(n^2)等，其中O(1)表示常数空间复杂度，O(n)表示线性空间复杂度，O(n^2)表示二次空间复杂度。

  空间复杂度是算法分析中的重要指标之一，它帮助我们估计算法在执行过程中所需的额外存储空间，从而选择合适的算法来解决问题。在实际应用中，我们通常希望找到空间复杂度较低的算法，以提高资源利用效率。