空间复杂度是算法分析中的一个重要概念，它描述了一个算法执行过程中所需的存储空间。在评估空间复杂度时，主要关注以下几个方面：
1. 输入大小：确定算法输入的大小，通常用变量n表示。例如，如果输入是一个数组，n就是数组的长度。
2. 基本数据类型：考虑算法中使用的所有基本数据类型（如int、float等）的大小。不同编程语言中基本数据类型的大小可能不同。
3. 辅助空间：除了输入数据本身外，算法可能需要额外的存储空间来处理中间结果或临时数据。这些辅助空间包括：
递归栈：如果算法使用了递归，递归栈的空间占用也需要考虑。
局部变量：算法中定义的局部变量也会占用空间。
全局变量：全局变量也会占用空间，尤其是在它们被多个函数或方法共享时。
4. 数据结构：算法中使用的数据结构（如数组、链表、树、图等）也会影响空间复杂度。不同数据结构的空间占用可能不同。
5. 空间复杂度的表示：空间复杂度通常用大O符号（O-notation）表示，例如O(1)、O(n)、O(n2)等。它描述了随着输入大小n的增加，算法所需空间的增长速度。
以下是一些常见的数据结构和它们的空间复杂度：
数组：O(n)
链表：O(n)
树：O(n)
图：O(V + E)，其中V是顶点数，E是边数
在评估空间复杂度时，需要综合考虑所有可能影响空间占用的因素，并选择最坏情况下的空间占用作为算法的空间复杂度。
