演算法定義
演算法(algorithm)是指解題方****而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果乙個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。乙個演算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。
乙個演算法應該具有以下七個重要的特徵：
①有窮性(finiteness)：演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
②確切性(definiteness)：演算法的每一步驟必須有確切的定義；
③輸入項(input)：乙個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算物件的初始情況，所謂0個輸 入是指演算法本身定出了初始條件；
④輸出項(output)：乙個演算法有乙個或多個輸出，以反映對輸入資料加工後的結果。沒 有輸出的演算法是毫無意義的；
⑤可行性(effectiveness)：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行 的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成(也稱之為有效性)；
⑥高效性(high efficiency)：執行速度快，占用資源少；
⑦健壯性(robustness)：對資料響應正確。
時間複雜度
電腦科學中，演算法的時間複雜度是乙個函式，它定量描述了該演算法的執行時間,時間複雜度常用大o符號(大o符號(big o notation)是用於描述函式漸進行為的數學符號。更確切地說，它是用另乙個(通常更簡單的)函式來描述乙個函式數量級的漸近上界。在數學中，它一般用來刻畫被截斷的無窮級數尤其是漸近級數的剩餘項；在電腦科學中，它在分析演算法複雜性的方面非常有用。)表述，使用這種方式時，時間複雜度可被稱為是漸近的，它考察當輸入值大小趨近無窮時的情況。
大o，簡而言之可以認為它的含義是「order of」(大約是)。
無窮大漸近
大o符號在分析演算法效率的時候非常有用。舉個例子，解決乙個規模為 n 的問題所花費的時間(或者所需步驟的數目)可以被求得：t(n) = 4n^2 - 2n + 2。
當 n 增大時，n^2; 項將開始佔主導地位，而其他各項可以被忽略——舉例說明：當 n = 500，4n^2; 項是 2n 項的1000倍大，因此在大多數場合下，省略後者對表示式的值的影響將是可以忽略不計的。
python排序實現 經典排序演算法python實現
一 氣泡排序 1 從前往後相鄰元素進行對比，如果前乙個元素大於後乙個元素則交換，將最大的元素 浮 到最後的位置上 2 再對前n 1個元素進行相同操作 3 持續對越來越少的元素進行相同操作，每一輪都選出當前的最大數，直到沒有任何元素需要比較 優化 1 若某一輪沒有進行任何交換，則說明已經有序，不需要再...
劍指offer 包含min函式的棧（python）
定義棧的資料結構，請在該型別中實現乙個能夠得到棧最小元素的min函式。coding utf 8 class solution def init self self.stack self.min stack def push self,node 如果min stack為空 或者當前結點值小於等於棧最後...
劍指offer 包含min函式的棧（python）
這題很讓人疑惑啊，要時間複雜度為1，說明不能用遍歷，如果只有乙個變數儲存的話，那麼如果pop出去以後，不知道第二個小的是什麼，所以用另乙個stack去入棧。e.g.2,3，1,4 a 2,3,1,4 min a 2,2,1,1 保持a和min a長度一致，就可以一起入棧，一起出棧 coding ut...