Vamos a desglosarlo:
* Complejidad espacial: Esto se refiere a la cantidad de memoria que debe ejecutarse un algoritmo. A menudo se expresa usando la notación Big O, que describe la tasa de crecimiento del uso del espacio a medida que crece el tamaño de entrada.
* Espacio extra: Esto se refiere al espacio utilizado * más allá de * el espacio tomado por la entrada en sí. Por ejemplo, si está clasificando una matriz de tamaño `n`, la matriz en sí ocupa el espacio` n`. El espacio adicional sería cualquier memoria adicional utilizada para variables temporales, matrices auxiliares, pilas de llamadas recursivas, etc., que * no * son parte de la entrada original.
* o (1):tiempo constante: O (1) significa complejidad del tiempo constante. En el caso del espacio, significa que el algoritmo utiliza una cantidad fija de espacio independientemente del tamaño de entrada. Esta cantidad fija no cambia, incluso si procesa un millón de artículos o mil millones de artículos.
Ejemplos:
* Algoritmos en el lugar: Muchos algoritmos que operan directamente en la matriz de entrada sin crear estructuras de datos auxiliares significativas tienen una complejidad de espacio adicional constante. Por ejemplo, algunos algoritmos de clasificación como la clasificación de burbujas o el tipo de selección (cuando se implementan cuidadosamente) usan solo unas pocas variables adicionales para comparaciones y intercambios temporales, independientemente del tamaño de la matriz de entrada.
* Algoritmos iterativos con un número fijo de variables: Un algoritmo que utiliza un número fijo de variables (por ejemplo, contadores, índices de bucle) para procesar la entrada generalmente tendrá o (1) complejidad del espacio adicional.
No exponedores:
* Algoritmos usando matrices auxiliares: Si un algoritmo crea una nueva matriz cuyo tamaño es proporcional al tamaño de entrada (por ejemplo, creando una copia de la matriz de entrada), no tiene espacio adicional constante. La complejidad espacial sería o (n).
* Algoritmos recursivos con recursión profunda: Los algoritmos recursivos pueden consumir un espacio significativo en la pila de llamadas si la profundidad de la recursión es proporcional al tamaño de entrada. Tales algoritmos generalmente no tienen espacio adicional constante.
* Algoritmos usando tablas hash: Si bien las tablas hash a menudo son muy eficientes, su uso de espacio depende de la cantidad de elementos que almacenan, lo que significa que generalmente no tienen un espacio adicional o (1), a menos que el tamaño de la tabla hash esté limitado por una constante.
En resumen: El espacio adicional constante significa que el uso de memoria de su algoritmo permanece igual sin importar cuán grande sea el problema. Es una propiedad deseable porque mantiene el uso de la memoria predecible y evita los problemas de desbordamiento de la memoria, especialmente cuando se trata de grandes conjuntos de datos.