空间复杂度 是指算法在计算机中执行时所需额外空间的度量，记作S(n)。这个空间包括算法在执行时所使用的所有额外存储空间，包括变量（包括静态变量和动态变量）、递归调用栈、以及输入输出数据所占据的存储空间等。其中，n是问题的规模（即输入数据的大小）。

在评估算法的空间复杂度时，我们通常只关注与输入数据大小n直接相关的空间消耗。因此，空间复杂度常常用O(f(n))来表示，其中f(n)是描述空间消耗的函数。

例如，如果一个算法在执行过程中创建了一个大小为n的数组来存储数据，那么这个算法的空间复杂度就是O(n)。如果算法使用了递归，并且每次递归都需要存储一些额外的数据，那么空间复杂度可能会更高，比如O(n2)或者O(2n)。

需要注意的是，空间复杂度并不是算法的唯一评估标准。在计算复杂性理论中，我们通常会同时考虑算法的时间复杂度和空间复杂度来全面评估算法的性能。同时，我们也需要根据具体的应用场景和需求来选择适合的算法。例如，在某些资源受限的环境下，我们可能需要选择空间复杂度较低的算法来节省存储空间。