これは私には少し混乱します。制約が次の場合、特定の問題を解決するための私のアプローチはどうあるべきですか。
1）余分なスペースを使用しない：例：特定の配列を並べ替える場合、いくつかの方法があります。スワップを続けるバブルソート（ループのみ、再帰なし）。余計なスペースを使わないということだと思います。再帰を使用して要素を並べ替えるとどうなりますか。「余分なスペースを使用しない」と同じですか、それとも使用されたスタックがアルゴリズムのスペースの複雑さでカウントされますか？
2）O（1）スペースの場合：O（1）スペースの意味は何ですか？それは一定のスペースを意味しますか？一定のスペースの場合は、次の場合についてコメントしてください。
a）3番目の変数を使用してバブルソートでスワップしている場合。それは余分なスペースではなく、入力のサイズに依存しないため、一定のスペースにあります。
b）さらに、自然数に適用されるカウントソートを使用している場合、実際には総数に比例するスペースの量を必要としないので、定数スペースO（1）にあると見なしますか？
違いがあれば説明してください。ありがとう
Fortnow＆Homer（2003）によると、
計算のスペースの複雑さは、[...]ワークテープで使用されるスペースの量と見なされます。
並べ替えアルゴリズムは、すべての入力を格納するためのスペースを必要とするため、少なくともすべてO（n）スペースです（メモリ上またはディスク上に関係なく）。したがって、バブルソートの場合でも、スペースの複雑さはO（n）のままです。
ただし、全体的なスペースの複雑さ（特に上記の場合）には関心がない場合もありますが、アルゴリズムで使用される追加のスペースを知りたい場合があります。バブルソートの場合、一定量の追加スペースを使用していると言えます。
再帰は、スタックを考慮する必要がある非常に特殊なケースです。再帰するときの状態を格納しており、入力に基づいて再帰関数を何度も呼び出します。再帰レベルの数は入力サイズに依存するため、スペースの複雑さはスタックスペースの使用量を考慮する必要があります。
O（1）空間アルゴリズムが一般的かどうかはわかりませんが、循環検出アルゴリズムはそのような例の1つです。アルゴリズム自体は、正確に2つの「ポインタ」にのみスペースを使用します。サイクルが検出される関数によって使用される余分なスペースは、個別にカウントする必要があります。
ソートをカウントする場合、スペースの複雑さは入力n（カウント）のサイズと最大入力値kに依存します。2つのパラメーターは互いに独立しているため、スペースの複雑さはO（n + k）です。使用される追加のスペースは、O（k）として定義できます。
「余分なスペースがない」とは、入力を介してある程度のスペース（通常は正確にn）が利用可能であることを意味し、これ以上使用しないでください。ただし、面接では、候補者がO（1）余分なスペースを使用するかどうかは気にしません。正直なところ、現代語では、実行できるほとんどすべての些細なアクションのためにO（1）の余分なスペースを避けるのは難しいでしょう。
スタックは、アルゴリズムのスペースの複雑さに限界を与えるときにカウントされます。
O（1）は定数を意味します。
ソートのカウントでは、最小のO（k）スペースを使用します。ここで、kは可能な最大のキーの大きさです。したがって、理論的には、固定ビット数の整数について話している場合、それは定数です。基数ソートが線形時間ソートと呼ばれることもあるのもそのためです。
O（1）：これは、入力が固定定数で囲まれていると定義されます。これは、入力する整数の範囲が-10^5から10^5の場合と比較できます。したがって、breifでは、入力される値にバインドされていることを意味すると言えます。
O（n）：入力に条件がない場合は上記とは正反対です。例として、文字列を入力する必要がある場合、入力した文字列の長さには条件がありません。