💻关于计算时间复杂度和空间复杂度：空间复杂度怎么算？🤔

在编程的世界里，算法的效率至关重要！💡 时间复杂度和空间复杂度是衡量算法性能的重要指标。今天，让我们聚焦于空间复杂度的计算方法。🤔

空间复杂度是指算法运行时所需的存储空间大小。它主要由以下几部分组成：输入数据所需的空间、程序代码本身占用的空间以及辅助变量所占的空间。🌟 比如，一个数组需要 `n` 个元素的空间，那么其空间复杂度就是 O(n)。

那么问题来了，如何通过例题来理解呢？假设你正在写一个函数，用于计算数组中所有元素的和。如果你只使用了一个额外的变量来存储中间结果，那么空间复杂度就是 O(1)；但如果你创建了一个与原数组等长的新数组来保存中间值，那么空间复杂度就变成了 O(n)。

掌握这些基础概念后，你会发现优化算法不仅能让程序跑得更快，还能更节省内存资源！🚀 快去试试吧，用实际代码练习一下，加深理解哦！💪

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