algorithm - 为什么数组中所有元素之和的空间复杂度为 O(n)？

Question

下面的算法是数组中所有元素的总和。

function sumofnumbers(a[],n)
   {
     sum=0
     for(i=0 to n)
         sum=sum+a[i]
     print(sum)
   }

谁能帮我解决这个算法分析。为什么上述算法的空间复杂度是 O(n)？
据我说，这必须是 O(1)。因为我们不考虑这里的任何额外空间。我们使用给定的空间来计算数组中元素的总和。例如，在一些排序技术中，我们需要额外的数组来对元素进行排序。
据我说
计算空间复杂度的公式:

 Space complexity = Input size + Auxillary space 

每个算法都包含它所需的/自己的输入大小，即程序执行所需的任何空间。所以我们只需要考虑程序执行所需的额外空间(辅助空间)，而不是输入大小来计算空间复杂度。
所以我应用了这个概念是真的吗？？
何时考虑两个参数(即输入大小和辅助空间)来计算空间复杂度？因为在一些例子中，比如 线性搜索 我看到有时他们不使用输入大小？
谢谢!!

Answer 1

我相信你是对的。空间复杂度不会随着 N 值的增加而改变 - 因此 O(1)。
引用 https://www.baeldung.com/cs/space-complexity