空间复杂度（Space Complexity）是用于描述算法在执行过程中所需占用空间大小的量度。空间复杂度通常与算法的输入规模成正比，表示算法在处理不同规模数据时所需的空间资源。空间复杂度可以帮助我们评估算法的效率，以及在实际应用中可能产生的内存消耗。
空间复杂度的计算方法通常是：将算法在每次运行中所需的最大空间资源除以运行次数，得到平均每次运行的空间复杂度。
在实际应用中，空间复杂度常用于分析并优化算法性能。例如，在图像处理、数据压缩、机器学习等领域，空间复杂度有助于找出性能瓶颈，并为优化方案提供依据。
场景案例：
- 图像处理：在图像处理任务中，例如图像缩放、滤波等，算法可能需要存储中间结果以进行后续计算。在这种情况下，空间复杂度可以帮助我们评估算法在处理不同尺寸图像时的内存消耗，从而为优化算法提供指导。
- 数据压缩：在数据压缩任务中，算法通常需要在内存中存储压缩后的数据以进行进一步处理。空间复杂度可以帮助我们了解算法在处理不同规模数据时的内存占用情况，从而选择合适的算法或优化方案。
- 机器学习：在机器学习任务中，例如训练神经网络，算法可能需要大量存储中间结果（如梯度、权重等）。空间复杂度可以帮助我们评估算法在处理不同规模数据集时的内存消耗，从而优化算法的性能。
Demo：
为了更直观地理解空间复杂度，我们可以通过一个简单的例子来说明。假设有一个任务需要计算一个数组中所有元素的和的平方，数组的长度为 n。
方法 1：顺序计算
def sum_square_sequential(arr):
result = 0
for num in arr:
result += num ** 2
return result
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方法 2：并行计算
def sum_square_parallel(arr):
result = 0
for num in arr:
result += num ** 2
return result
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对于这两种方法，我们可以计算它们的空间复杂度。在这里，我们可以认为数组 arr 的长度 n 是输入规模。
方法 1：顺序计算的空间复杂度为 O(n)，因为每次循环都需要存储当前的 result 变量。
方法 2：并行计算的空间复杂度也为 O(n)，因为每次循环都需要存储当前的 result 变量。
从这个例子中可以看出，空间复杂度反映了算法在处理不同规模数据时所需的空间资源。在实际应用中，我们可以通过分析算法的空间复杂度来评估其性能，并为优化算法提供依据。
