你有没有遇到过手机App用着用着就卡顿，甚至提示“内存不足”？其实这背后和“空间复杂度”有点关系。虽然这个词听起来像程序员才懂的术语，但理解它，能帮我们更聪明地使用数字设备，也能在日常中避开一些“卡顿陷阱”。
什么是空间复杂度？
简单说，空间复杂度就是一段程序运行时需要占用多少内存。比如你写了个记账小程序，每记录一笔开销，数据就得存下来。记10条可能没啥感觉，但如果记了上万条，手机内存就开始吃紧——这就是空间复杂度在起作用。
它不关心你用了多少时间计算，只关心“占了多少地方”。就像搬家时，你不光看打包花了多久，还得看要搬几个箱子。
怎么“看”空间复杂度？
看空间复杂度，关键是找程序里“存了啥”。比如下面这个简单的函数：
def create_list(n):
result = []
for i in range(n):
result.append(i)
return result每次调用这个函数，都会创建一个长度为 n 的列表。n 越大，列表越长，占用的内存就越多。这种情况下，空间复杂度就是 O(n)，意思是内存消耗和 n 成正比。
再比如这个函数：
def sum_numbers(n):
total = 0
for i in range(n):
total += i
return total这里只用了几个变量：total 和 i，不管 n 是 10 还是 10000，用的内存都差不多。这时候空间复杂度就是 O(1)，也就是“常数级”，几乎不占额外空间。
生活中也能“看见”空间复杂度
你用微信聊天，时间久了，聊天记录越来越多，手机相册里全是截图和视频，这时候微信占用的空间越来越大——这就是高空间复杂度的体现。反过来，有些轻量App只保留最近几条消息，老内容自动清理，占用空间稳定，体验反而更流畅。
买手机时看到“128G”“256G”的选项，其实就是在为空间复杂度买单。如果你常用修图、拍4K视频、下大型游戏，那高配存储就是刚需。
理解这一点，下次你发现某个App特别耗电或卡顿，不妨去看看它的存储占用。也许问题不是出在CPU，而是它偷偷存了太多东西。