空间复杂度，是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度，记做：
    S(n)=O(f(n))
    其中，n为问题的规模，f(n)为语句关于n所占存储空间的函数。

    在我们实际工作中，常常会需要利用空间来换取时间上的性能提升。
    比如：我们给定一个保存年份的数组，里面保存了许多年份的值，现在我们要计算出这个数组中随机位置的年份是否是闰年。
    那么最直接的方法就是：
    每计算一次，我就到相应位置取出年份，然后计算其是否是闰年，然后返回结果。
    对于这种简单的计算闰年来说，每一次计算的时间是很短的，所以，在取到重复位置的年份，重复的计算也不会浪费多少时间，但是，如果将数组换成计算量非常大的内容的时候，那么每次重复计算，都会浪费大量时间。所以，在牺牲空间的情况下的做法就是：
    事先建立好另一个数组，在计算的时候，优先从该数组中取对应下标的结果，如果结果不存在，则取出原数组的数据进行计算，然后保存到另一个数组中对应下标的位置，这样就保证了，我每一个数据都只会做一次计算。

    通常，我们都是用“时间复杂度”来指运行时间的需求，用“空间复杂度”指空间的需求。当直接让我们求“复杂度”时，一般都是指的求时间复杂度。