在算法分析中，空间复杂度是衡量算法所需额外内存空间的度量。常见的空间复杂度有以下几种：

  1. O(1)：常数空间复杂度，即无论问题规模大小，算法所需的额外空间都是常数。比如只需要几个变量保存临时数据，不随输入规模变化。

  2. O(n)：线性空间复杂度，即算法所需的额外空间与输入规模成正比。比如使用一个数组或链表来存储算法处理的数据。

  3. O(n^2)：二次空间复杂度，即算法所需的额外空间随输入规模的平方成正比。比如使用二维数组来存储所有可能的组合。

  4. O(log n)：对数空间复杂度，即算法所需的额外空间与输入规模的对数成正比。比如使用递归调用栈。

  5. O(nlog n)：线性对数空间复杂度，即算法所需的额外空间与输入规模的对数乘以线性成正比。

  需要注意的是，空间复杂度并不是绝对的，它与具体算法实现的细节有关。对于同一个问题，不同的算法可能具有不同的空间复杂度。在进行算法分析时，应根据具体情况选择最优的算法，使其空间复杂度尽可能低。