本系列部落格是博主在學習資料結構時的筆記，希望與大家一起分享，如有對資料結構感興趣的小夥伴可以加個****一起交流。本系列參考程杰的《大話資料結構》。
講資料結構，不講演算法簡直就是耍流氓。程式設計=資料結構+演算法，會資料結構，應用不到演算法上也是白搭。下面我們來聊一聊什麼是演算法，什麼才能稱得上是乙個好演算法。
演算法的定義：演算法是解決特定問題求解步驟的描述，在計算機中為指令 的有限序列，並且每條指令表示乙個或多個操作。
首先演算法需要有輸入，那麼對應的肯定要有輸出。其次演算法不能陷入死迴圈吧，因此有窮；再次演算法不能存在二義，必須得是確定的；最後該演算法具有可行性。以上是演算法的特性。
在設計演算法的時候要遵循以下幾個原則：
（i）、正確性：1.演算法程式沒有語法錯誤。 2.演算法程式對於合法的輸入資料能夠 產生滿足要求的輸出結果。 3.演算法程式對於非法的輸入資料能夠得出滿 足規格說明的結果。 4.演算法程式對於精心選擇的，甚至刁難的測試資料 都有滿足要求的輸出結果。
（iii）、魯棒性：bug少。輸入不合法時演算法也能作出相應處理。
（iv）、高時間效率、低儲存：時間效率需要通過事前分析進行估算，一般用演算法時間複雜度o來衡量，而這個o計算與執行次數存在關係，因此在計算大o階的時候要弄清楚該段**執行了多少次。
舉幾個例子：
1、該**僅執行1次，因此時間複雜度為o(1);
該**執行了5次，但是對於時間複雜度而言，常數項全部替換為1，因此為o(1)；
該**執行n+1次，看最高項，是n，那麼時間複雜度為o(n)；
該**執行了logn+1次，那麼這個迴圈的時間複雜度為o(logn)
該**執行了m*n次，時間複雜度為o(mxn)
**執行n+(n-1)+...+2+1共n*(n+1)/2=n^2/2+n/2次，首先看最高項是平方項，然後僅看平方項的數，不看係數1/2，因此時間複雜度為o(n^2)；
下面給出常見時間複雜度的**：
【注】在某些特定情況可以以犧牲空間上的開銷來換取時間複雜度的降低。
最後總結，當我們在評估我們演算法的時候，首先必須要保證演算法是正確的，其次需要讓我們的**給同層次的人看也能看的懂，然後是儘量減少演算法的bug數量，最後是在時間成本上能夠有所降低，而且最好占用記憶體不要過高。
資料結構與演算法系列1 什麼是資料結構和演算法
資料結構是計算機儲存，組織資料的方式，就是怎麼儲存資料的意思 資料 是描述客觀事物的符號，是計算機中可以操作的物件，是能被計算機識別，並給計算機處理的符號集合 資料元素 是組成資料的，有一定意義的基本單位，在計算機中通常作為整體處理，也被稱為記錄 資料項 乙個資料元素可以由若干資料項的組成 資料物件...
資料結構演算法（二）
單調棧給定乙個長度為 n 的整數數列，輸出每個數左邊第乙個比它小的數，如果不存在則輸出 1。輸入格式 第一行包含整數 n，表示數列長度。第二行包含 n 個整數，表示整數數列。輸出格式 共一行，包含 n 個整數，其中第 i 個數表示第 i 個數的左邊第乙個比它小的數，如果不存在則輸出 1。資料範圍 1...
資料結構 二 演算法
演算法 是解決特定問題求解步驟的描述，在計算機中表現為指令的有限序列，並且每條指令表示乙個或多個操作 輸入輸出 演算法具有零個或多個輸入。演算法至少有乙個或多個輸出 有窮性 在可接受的時間範圍內結束，不會出現出現迴圈 確定性 不會出現二義性 可行性 每一步都能執行有限次數完成 正確性 沒有語法錯誤 ...