要點：
1.名詞術語的含義
2.演算法五個要素的確切含義
3.計算語句頻度和估算演算法時間複雜度的方法
演算法的五大要素：
1.有窮性：有時間限制，不能無窮執行
2.確定性：每種情況都有演算法對應 規則確定
3.可行性：所有操作足夠基本，可通過有限次數實現
4.輸入：有輸入，作為演算法加工物件的量值
5.輸出：輸出一致性，資訊加工後的結果
演算法設計的目標
1.正確性：
滿足需求
四個層次理解正確性：
（1）程式中不含語法錯誤
（2）程式對於幾組輸入資料能夠得出滿足要求的結果
（3）對刁難型資料能夠得出滿足要求的結果（針對性問題）
（4）對於一切合法的輸入都能得出滿足要求的結果
2.可讀性：
（1）人與人交流的必要性
（2）晦澀難懂的程式更容易隱藏問題
3.健壯性：當輸入非法時，演算法能恰當的做出反映或進行相應的處理
4.高效率與低儲存量需求（最後）：實行時間和最大的儲存空間
演算法效率的衡量方法和準則：
事後統計法（執行程式時統計）：
缺點：1必須執行程式 2.其他因素掩蓋演算法的本質
事前分析估算法：
1.演算法選用的策略
2.問題的規模
3.程式設計的語言
4.編譯程式產生機器**的質量
5.計算機執行指令的速度
我們考慮乙個演算法的執行工作量的大小，依賴於問題規模的大小，隨著問題規模n的大小變化，執行時間也會跟著變化
演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，則可記做t(n)=o(f(n))
估算演算法的漸進時間複雜度的方法：
演算法=控制結構+原操作（固有資料型別的操作）
演算法的執行時間=原操作執行時間*sum（原操作的執行次數）
關鍵在於找出主要的基本操作，起著決定性的作用
以語句蘋度作為演算法的時間複雜度，以最壞的情況為準
演算法的儲存量包括：
1.輸入資料所佔空間
2.程式本身所佔空間
3.輔助變數所佔空間
若輸入資料所佔空間與問題本身有關，和演算法無關，則只需分析除輸入和程式之外的輔助變數所佔額外空間
若所需額外空間相對於輸入資料量說是常數，則稱此演算法為原地工作
當所需的空間和輸入的複雜度有關 則以最壞情況計算
嚴蔚敏資料結構學習筆記一 緒論
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嚴蔚敏版資料結構學習筆記（3） 棧
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