算法的空間複雜度通過計算算法所需的存儲時間實現，對於算法空間複雜度的計算公式：S[n]=O[f[n]]，其中，n爲問題的規模，f[n]爲語句關於n所佔存儲空間的函數。
關於大話數據結構這本書算法概述的總結：
算法的定義：算法是解決特定問題求解步驟的描述，在計算機中爲指令的有限序列，並且每條指令表示一個或多個操作。
算法的特性：有窮性，確定性，可行性，輸入，輸出。
算法的設計要求：正確性，可讀性，健壯性，高效率和低存儲量需求。
算法特性與算法設計容易混，需要對比記憶。
算法的度量方法：事後統計方法（不科學，不準確），事前分析估算方法。
判斷算法的好壞：
通過少量的數據是不能做出準確判斷的，如果我們可以對比算法的關鍵執行次數函數的漸進增長性，基本就可以分析出：某個算法，隨着n的變大，他會越來越優於另一個算法，或者越來越差與另一個算法。
然後根據時間複雜度的定義，推導大O階步驟。
通過這個步驟，我們可以在得到算法的運行次數表達式後，很快就能得到它的時間複雜度，即大O階。其實推導大O階很容易，但如何得到運行次數的表達式確實需要數學功底的。