SPFA（Shortest Path Faster Algorithm）是Bellman-Ford算法的一種優化版本，用于求解單源最短路徑問題。關于其空間復雜度，我們可以從以下幾個方面進行分析：
基本數據結構：SPFA算法主要使用了一個隊列來存儲待處理的節點，以及一個鄰接矩陣或鄰接表來存儲圖的信息。這些數據結構的空間占用與圖的規模有關。
空間復雜度分析：
優化措施：為了降低空間復雜度，可以采取一些優化措施，如使用滾動數組來減少鄰接矩陣的空間占用，或者根據問題的特點選擇更合適的數據結構（如鄰接表）。
綜上所述，SPFA算法的空間復雜度在理論上為O(V^2)（使用鄰接矩陣）或O(V + E)（使用鄰接表），但在實際應用中可能會因圖的稀疏性和優化措施而有所降低。因此，可以認為SPFA算法的空間復雜度是相對較低的，適用于大規模圖的最短路徑求解問題。
