要确定一个程序或代码段的空间复杂度,需要考虑程序运行时所使用的额外内存空间。对于给出的代码示例,我们可以通过分析代码中涉及到的数据结构、变量和函数调用来确定空间复杂度。
以下是一个示例代码段:
def find_duplicates(nums):
seen = set()
duplicates = []
for num in nums:
if num in seen:
duplicates.append(num)
else:
seen.add(num)
return duplicates
在这个示例中,我们使用了一个set数据结构来存储已经出现过的数字。我们还使用了一个列表来存储重复的数字。因此,空间复杂度取决于这两个数据结构的大小。
假设输入列表nums的大小为n,set数据结构的大小最多为n(当所有数字都不重复时),列表duplicates的大小最多为n(当所有数字都是重复的)。因此,空间复杂度为O(n)。
需要注意的是,这只是对给定代码段的空间复杂度分析。如果代码中还有其他函数调用或数据结构的使用,那么还需要考虑这些部分的空间复杂度。