演算法和演算法分析
演算法：是為了解決某類問題而規定的乙個有限長的操作序列
演算法具有的五個特性：
有窮性：有限步驟，有限時間
確定性：不產生二義性
可行性：基本操作運算執行有限次來實現
輸入：有零個或者多個輸入
輸出：有乙個或者多個輸出
評價演算法優劣的基本準則：
正確性，可讀性（易於理解，相互交流），健壯性（能對非法輸出做出良好的回應），高效性（時間複雜度，空間複雜在度來衡量）
接下來介紹時間複雜度和空間複雜度：
先來說明兩個概念：
問題規模：演算法求解問題輸入量的多少，是問題大小的本質表示
語句頻度：一條語句重複執行的次數
常見的時間複雜度按數量級遞增排列依次為：
常量階o(1)，
常量階o(1)，
對數階o(long2n)，
對數階o(long2n)，
線性階o(n)，
線性階o(n)，
線性對數階o(nlong2n)，
線性對數階o(nlong2n)，
平方階o(n2)，
平方階o(n2)，
立方階o(n3)，
立方階o(n3)，
k次方階o(nk)，
k次方階o(nk)，
指數階o(2n)
指數階o(2n)
最好時間複雜度：演算法計算量可能達到的最小值
最壞時間複雜度：演算法計算量可能達到的最大值
平均時間複雜度：演算法在所有可能下，按輸入例項以等概率出現，演算法計算量的加權平均值
說明：一般情況人們只關心最壞情況下的時間複雜度，一般的時間複雜度，指的就是最壞時間複雜度
關於演算法儲存空間需求，類似於演算法的時間複雜度，我們採用漸進空間複雜度作為演算法所需儲存空間的度量民間稱空間複雜度，它也是問題規模n的函式，記作：
s(n)=o(f(n))
s(n)=o(f(n))
一般情況下，乙個程式在機器上執行時，除了需要本身所用的指令，常數，輸入資料外，還需要一些對資料進行操作的輔助儲存空間，其中對於輸入資料所佔的具體儲存量取決於問題本身，與演算法無關，這樣，只需要分析該演算法在實現時所需要的輔助空間就可以了
《資料結構》學習筆記（2）
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資料結構學習筆記2
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《大話資料結構》 學習筆記2
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