1.3.4 算法的存储空间需求 　　算法的存储量指的是算法执行过程中所需的最大存储空间。算法执行期间所需要的存储量应该包括以下三部分：(1)输入数据所占空间；(2)程序本身所占空间；(3)辅助变量所占空间。 　　类似于算法的时间复杂度，通常以算法的空间复杂度作为算法所需存储空间的量度。定义算法空间复杂度为 　　　S (n) = O (g(n)) 　　表示随着问题规模n的增大，算法运行所需辅助存储量的增长率与g(n)的增长率相同。 　　例如算法1.1、1.2和1.3的空间复杂度均为O (1)，因为这三个算法所需辅助空间都只是若干简单变量，和问题规模无关。这类所需额外空间相对于输入数据量来说是常量的算法，被称作是原地工作的算法。 　　也和算法时间复杂度的考虑类似，若算法所需存储量依赖于特定的输入，则通常按最坏情况考虑。

程序代码本身所占空间对不同算法通常不会有数量级之差别，因此在比较算法时可以不加考虑；算法的输入数据量和问题规模有关，若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，则在比较算法时也可以不加考虑；由此只需要分析除输入和程序之外的额外空间。