要确定一个程序或代码段的空间复杂度，需要考虑程序运行时所使用的额外内存空间。对于给出的代码示例，我们可以通过分析代码中涉及到的数据结构、变量和函数调用来确定空间复杂度。

以下是一个示例代码段：

def find_duplicates(nums):
    seen = set()
    duplicates = []
    
    for num in nums:
        if num in seen:
            duplicates.append(num)
        else:
            seen.add(num)
    
    return duplicates

在这个示例中，我们使用了一个set数据结构来存储已经出现过的数字。我们还使用了一个列表来存储重复的数字。因此，空间复杂度取决于这两个数据结构的大小。

假设输入列表nums的大小为n，set数据结构的大小最多为n（当所有数字都不重复时），列表duplicates的大小最多为n（当所有数字都是重复的）。因此，空间复杂度为O(n)。

需要注意的是，这只是对给定代码段的空间复杂度分析。如果代码中还有其他函数调用或数据结构的使用，那么还需要考虑这些部分的空间复杂度。