Speicherkomplexität
Speichernutzung relativ zur Eingabegröße (Big O).
Space complexity describes how an algorithm's memory usage grows with input size (n). Like time complexity, it uses Big O notation.
Space complexity = Input space + Auxiliary space
- Input space: Memory for the input itself
- Auxiliary space: Extra memory used during execution
Common space complexities:
- O(1) Constant: Fixed extra memory (in-place algorithms)
- O(n) Linear: Memory proportional to input
- O(log n) Logarithmic: Recursion depth in binary search
- O(n²) Quadratic: 2D matrix storage
graph LR
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🧒 Erkläre es wie einem 5-Jährigen
Stell dir vor, du packst für eine Reise. Die Speicherkomplexität ist wie die Frage: 'Wie viele Koffer brauche ich, wenn ich mehr Sachen mitnehme?' Manche Methoden brauchen immer nur eine Tasche (O(1)), andere brauchen für jeden Gegenstand eine Tasche (O(n)).