空间复杂度是算法在运行过程中所需的额外空间和输入规模之间的关系。与时间复杂度类似，空间复杂度也通常使用大O符号（O）来表示。

以下是一些常见的空间复杂度的例子：

1. O(1) - 常数空间复杂度

• 表示算法的空间需求是一个常数，与输入规模无关。
• 例如，一些基本的变量和固定大小的数据结构。

2. O(n) - 线性空间复杂度

• 表示算法的空间需求与输入规模成线性关系。
• 例如，一个数组或列表，其空间需求随着数组或列表的大小线性增加。

3. O(n^2) - 平方空间复杂度

• 表示算法的空间需求与输入规模的平方成正比。
• 例如，嵌套循环创建的二维数组。

4. O(log n) - 对数空间复杂度

• 表示算法的空间需求与输入规模的对数关系。
• 例如，递归调用时使用的栈空间。

5. O(n log n) - 线性对数空间复杂度

• 表示算法的空间需求与输入规模和输入规模的对数成正比。
• 例如，一些排序算法的递归调用时使用的栈空间。

6. O(2^n) - 指数空间复杂度

• 表示算法的空间需求与输入规模的指数成正比。
• 例如，递归调用时使用的树结构。

7. O(n!) - 阶乘空间复杂度

• 表示算法的空间需求与输入规模的阶乘成正比。
• 例如，一些暴力穷举算法的递归调用时使用的栈空间。

结论：

通常情况下，我们希望算法的空间复杂度越低越好，因为它表示算法在使用内存方面更为高效。