在计算机科学的广阔领域中，对算法效能的衡量不仅包括其执行时间，亦涉及到其执行过程中临时占用的存储空间大小。这种对于空间利用的评估，便被称作空间复杂度。尤其在Java编程语境下，对空间复杂度的考量显得尤为重要。
对于Java代码而言，计算空间复杂度有一套明确的方法：
需明确变量类型及其所占空间。常量空间通常被标定为O，意味着无论输入数据规模如何变化，某些变量始终只占用固定数量的内存。例如，一些仅被使用一次或几次的单一变量即可被视为常量空间。而对于数组或集合类数据结构，其空间复杂度往往与元素数量n成正比。
需对代码中的数据结构进行分析。若为递归算法，其空间复杂度通常与递归的最大深度有关，因为每个递归调用都需要额外的栈空间。而对于堆空间的管理，则需考虑到动态分配的数据结构如对象数组等，其空间复杂度取决于数据结构实际分配的空间大小。
具体计算步骤如下：
第一步，识别所有变量。这包括局部变量、实例变量、类变量等，并对其类型和所占空间进行初步估算。
第二步，分析代码中使用的数据结构。包括但不限于数组、列表、树、图等，并估算它们的大小对空间复杂度的影响。
第三步，若代码中使用了递归，需计算递归的最大深度，以评估由此产生的额外空间需求。
第四步，考虑算法执行过程中创建的所有临时数据结构，并估算它们对空间复杂度的贡献。
第五步，合并上述所有占用的空间复杂度，并取其中的最大值作为整个算法的空间复杂度。
下面通过两个简单的例子来进一步阐释这一过程：
在第一个例子中，由于不论输入规模如何变化，算法只使用了固定数量的空间，因此其空间复杂度为O。
而在第二个更复杂的例子中，随着输入规模n的增大，算法所分配的数组或数据结构空间也会相应增加，故其空间复杂度为O。