概念：
資料結構
data structure
儲存資料的不同方式
計算機作為一門工程學科，容易理解，做出東西來，比死板的背概念要重要的多。
什麼是演算法？
針對同乙個問題，不同的解決方法
比如從1到100求和，可以從1到100累加，也可以1+100 乘以50
如何測算演算法的優劣？
時間測算
完成同樣的結果，用的時間越短，演算法越好。
空間測算
如果解決問題需要額外的空間，也就是不包括儲存資料的空間，佔的空間越少，這個演算法越好。
演算法耗時的通常計算方法。
在學術上如何來表述乙個演算法的優劣呢？
big o
用來標記時間的複雜程度
什麼是時間複雜度？
計算機解決乙個問題，執行的時間，隨著問題規模的擴大，時間是怎麼變化的。
訪問陣列某個位置的值，隨著規模的擴大，所用的時間是怎麼變化的。
由於陣列訪問某個位置，只需要計算偏移量就行了，查詢第10個和查詢第1000個，都是計算偏移量需要花的時間。
我們把這種問題的時間複雜度 表示為o(1)
計算時間複雜度的時候，我們只計算隨著規模的擴大，所需要的時間，不考慮必要的操作，比如迴圈，賦初始值。
訪問鍊錶某個位置的值
如果我們訪問鍊錶的第乙個，那麼時間複雜度還是o(1)
但是我們說時間複雜度，一般是講「最差」的情況
如果訪問第乙個需要1s，那麼訪問第10個需要10s，我們把這種問題的時間複雜度表示為o(n)
就是說，當問題的規模擴大的時候，消耗的時間是線性的擴大。
時間複雜度就是時間針對於問題規模的變化，而進行變化的規律
求陣列平均數的時間複雜度
演算法是先累加求和，然後除以陣列長度
隨著陣列的增大，需要累加的數會增多，所以時間複雜度為o(n)
作業
排序演算法
（課程在馬士兵微博）
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