Laten we het opsplitsen:

* Ruimtecomplexiteit: Dit verwijst naar de hoeveelheid geheugen die een algoritme moet uitvoeren. Het wordt vaak uitgedrukt met behulp van de Big O-notatie, die de groeisnelheid van het ruimtegebruik beschrijft naarmate de invoergrootte groeit.

* Extra ruimte: Dit verwijst naar de gebruikte ruimte *buiten* de ruimte die door de invoer zelf wordt ingenomen. Als u bijvoorbeeld een array met de grootte 'n' sorteert, neemt de array zelf 'n' ruimte in beslag. Extra ruimte is elk extra geheugen dat wordt gebruikt voor tijdelijke variabelen, hulparrays, recursieve call-stacks, enz., die *geen* deel uitmaken van de oorspronkelijke invoer.

* O(1):Constante tijd: O(1) betekent constante tijdscomplexiteit. In het geval van ruimte betekent dit dat het algoritme een vaste hoeveelheid ruimte gebruikt, ongeacht de invoergrootte. Dit vaste bedrag verandert niet, ook niet als u een miljoen of een miljard artikelen verwerkt.

Voorbeelden:

* In-place algoritmen: Veel algoritmen die rechtstreeks op de invoerarray werken zonder significante aanvullende datastructuren te creëren, hebben een constante extra ruimtecomplexiteit. Sommige sorteeralgoritmen, zoals bubble sort of selectie sort, gebruiken bijvoorbeeld (indien zorgvuldig geïmplementeerd) slechts een paar extra variabelen voor tijdelijke vergelijkingen en swaps, ongeacht de grootte van de invoerarray.

* Iteratieve algoritmen met een vast aantal variabelen: Een algoritme dat een vast aantal variabelen (bijvoorbeeld tellers, lusindices) gebruikt om de invoer te verwerken, zal over het algemeen O(1) extra ruimtecomplexiteit hebben.

Niet-voorbeelden:

* Algoritmen die hulpmatrices gebruiken: Als een algoritme een nieuwe array maakt waarvan de grootte evenredig is aan de invoergrootte (bijvoorbeeld door een kopie van de invoerarray te maken), heeft het geen constante extra ruimte. De ruimtecomplexiteit zou O(n) zijn.

* Recursieve algoritmen met diepe recursie: Recursieve algoritmen kunnen aanzienlijke ruimte op de call-stack in beslag nemen als de recursiediepte evenredig is met de invoergrootte. Dergelijke algoritmen hebben over het algemeen niet constant extra ruimte.

* Algoritmen die hashtabellen gebruiken: Hoewel hashtabellen vaak erg efficiënt zijn, hangt hun ruimtegebruik af van het aantal items dat ze opslaan, wat betekent dat ze meestal geen O(1) extra ruimte hebben, tenzij de grootte van de hashtabel wordt begrensd door een constante.

In het kort: Constante extra ruimte betekent dat het geheugengebruik van uw algoritme hetzelfde blijft, hoe groot het probleem ook wordt. Het is een wenselijke eigenschap omdat het het geheugengebruik voorspelbaar houdt en problemen met geheugenoverflow voorkomt, vooral als het om grote datasets gaat.