. "En algorithmique, la complexit\u00E9 en espace est une mesure de l'espace utilis\u00E9 par un algorithme, en fonction de propri\u00E9t\u00E9s de ses entr\u00E9es. L'espace compte le nombre maximum de cases m\u00E9moire utilis\u00E9es simultan\u00E9ment pendant un calcul. Par exemple le nombre de symboles qu'il faut conserver pour pouvoir continuer le calcul. Une autre mesure de la complexit\u00E9 est la complexit\u00E9 en temps."@fr . . . . . "Complexit\u00E9 en espace"@fr . . . "Space complexity"@en . . . . "En algorithmique, la complexit\u00E9 en espace est une mesure de l'espace utilis\u00E9 par un algorithme, en fonction de propri\u00E9t\u00E9s de ses entr\u00E9es. L'espace compte le nombre maximum de cases m\u00E9moire utilis\u00E9es simultan\u00E9ment pendant un calcul. Par exemple le nombre de symboles qu'il faut conserver pour pouvoir continuer le calcul. Usuellement l'espace que l'on prend en compte lorsque l'on parle de l'espace n\u00E9cessaire pour des entr\u00E9es ayant des propri\u00E9t\u00E9s donn\u00E9es est l'espace n\u00E9cessaire le plus grand parmi ces entr\u00E9es ; on parle de complexit\u00E9 en espace dans le pire cas. Les \u00E9tudes de complexit\u00E9 portent dans la majorit\u00E9 des cas sur le comportement asymptotique, lorsque les grandeurs des entr\u00E9es qui influencent la complexit\u00E9 spatiale tendent vers l'infini, et l'on utilise couramment les notations grand O de Landau. Une autre mesure de la complexit\u00E9 est la complexit\u00E9 en temps."@fr . . . . "9284768"^^ . . . . "Platzkomplexit\u00E4t"@de . "2282"^^ . . . . . . . . . . . . . . "181769307"^^ . . . "\u041F\u0440\u043E\u0441\u0442\u043E\u0440\u043E\u0432\u0430 \u0441\u043A\u043B\u0430\u0434\u043D\u0456\u0441\u0442\u044C"@uk . .