看標題感覺這一章很重要，但其實教材也就十幾頁就結束了，主要內容還是上，下限，以及學會計算程式執行時間，也沒涉及到敲**，其他的了解一下就行了吧
正文：1.演算法的增長率是指當輸入的值增長時，演算法代價的增長速率。表示式為cn（c為常數）的增長率稱為線性增長率或者線性時間代價。含有n2次方的高次項，稱為二次增長率，該曲線屬於指數增長率。n方 n logn比較 （注：資料結構中log一般預設以2為底）
2.最佳情況（如第乙個元素恰恰就是所需），最差情況（如直到陣列最後乙個元素才找到所需的k）平均情況(如陣列大小為n，平均要檢查n/2個元素)。
3.如何更快的演算法？log優於線性優於指數型
4.漸進分析（asymptotic analysis）：忽略係數，注意集中在最重要的一點：增長率。能夠簡化演算法分析
但也不一定一定是最好的，如對5個數排序的一種演算法，如果用來給成千上萬的數排序，演算法就可能不是很適合，儘管它的漸進分析表明該演算法效能良好。
5.上限：用來表示該演算法可能有的最高增長率。大o表示法（讀作大歐）: 如果某個演算法增長率上限（在最差情況下）是f(n) <=> 最差情況下在集合o(f(n))中
給出o的定義：設t（n）表示演算法的實際執行時間，f(n)則是上限的乙個函式表示式。對於非負函式t(n)，如果存在兩個正的常數c和n0，對於任意n>n0，有t(n)<=cf(n),則稱t(n)在集合o(f(n)) 中
例：t(n)=c1n平方+c2n（c1,c2為正的常數），t(n)在o(n平方)中 證明：c1n平方+c2n <= c1n平方+c2n平方 = （c1+c2）n平方，n>1時成立，再n=1時也滿足
6.下限：用來描述演算法在某類資料輸入時所需要的最少資源。 用符號ω表示（讀作歐公尺伽）
給出ω的定義：設t（n）表示演算法的實際執行時間，g(n)則是乙個函式表示式。對於非負函式t(n)，如果存在兩個正的常數c和n0，對於任意n>n0，有t(n)>=cg(n),則稱t(n)在集合ω(g(n)) 中
7.θ表示法：如果乙個演算法既在o(h(n))中，又在ω(h(n))中，則稱其為θ（h(n)） （讀作西塔）
8.化簡法則：有四條法則：
i.若f(n)在o(g(n))中，且g(n)在o(h(n))中，則f(n)在o(h(n))中； （這條很少用到）
ii.若f(n)在o(kg(n))中，對於任意常數k>0成立，則f(n)在o(g(n))中；
iii.若f(n)在o(g1(n))中，且f2（n）在o(g2(n))中，則f1(n)+f2(n)在o(max(g1(n),g2(n)))中；
iiii.若f1(n)在o(g1(n))中，且f2(n)在o(g2(n))中，則f1(n)f2(n)在o(g1(n)g2(n))中；
9.函式分類：判斷兩函式比值的極限來判斷哪個增長率更快：比如給定f(n)和g(n)，lim f(n)/g(n) （n趨於無窮大），若極限趨於無窮大，則f(n)增長得更快，極限趨於0，則g(n)增長得更快
10.程式執行時間的計算
這是個重點!!!給出乙個程式，學會判斷執行時間，比如含有m層for(i=0;i學到後面真就越學越難…前三章可真就是一道小菜
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