空间复杂度** 与 **所需辅助空间**

当我们说一个算法的 空间复杂度是 O(1)，通常特指“辅助空间”是 O(1)，即：除了输入数据本身之外，算法只使用常数级别的额外空间。

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✅ 正确认解：

O(1) 空间复杂度 ≈ O(1) 辅助空间

这表示：

• 不随输入规模增长而增长的空间需求
• 所使用的变量数量是固定的，比如只用几个整数、指针等

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❗ 误区提醒：

• 有些人可能会误以为 O(1) 表示整个程序的空间开销，包括输入数据，这通常是不对的。
• 输入数据本身的空间（如数组、链表）在分析辅助空间复杂度时通常不计入空间复杂度中。

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示例：原地反转数组

def reverse(arr):left, right = 0, len(arr) - 1while left < right:arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left]left += 1right -= 1

• 输入空间：O(n)
• 辅助空间：O(1)（只用了常数个变量）
• 空间复杂度：通常也称为 O(1)，默认指辅助空间

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总结：

说法	通常含义
“空间复杂度是 O(1)”	常常指辅助空间是 O(1)，不包含输入输出空间

是否想看一个辅助空间是 O(n) 的对比例子？