一般的，對於演算法來說，重點關注的是對演算法的時間和空間度量，也就是時間複雜度和空間複雜度。
演算法所需要的時間與輸入的規模同步增長的，而時間複雜度就是衡量演算法執行的基本運算元的乙個函式。
對於插入排序來說，當需要排列的陣列分別為順序排列和逆序排列時，演算法的時間複雜度是不一樣的。
根據演算法執行的每一步，每一步所執行的次數，得出乙個時間衡量函式。
順序排列：t(n)=an+b,為n
的線性函式
逆序排列：t(n)=an^2+bn+c,為n
的二次函式
上述分別為最佳情況和最差情況，一般考察演算法的最差執行時間！一般的，平均情況下的執行時間一般與最差情況一樣差！
當比較不同演算法的效率時，如果乙個演算法的最壞情況執行時間比另乙個演算法的低，其效率認為更高。
課後習題：
1.因為當n
很大時，可以忽略低階項的影響。
2.選擇排序偽**
input
：a[a1,a2,…,an]
output: sorted a
for i = 1:n-1
forj = i+1:n
find min of a[i:n]
enda[i] <--> a[min]
end迴圈不等式，我們選擇
a[1,i-1]
為已經排好序的陣列，而剩餘的元素比這些元素大，滿足迴圈不等式。只迴圈
n-1是因為剩餘的第
n個元素已經是最大的！
當所有元素按照公升序排序時，
該演算法按照降序排序也一樣
因此捨去低階項，該演算法的時間複雜度可以記為：3．
當查詢陣列中元素的可能性相等時，平均和最壞情況下都滿足
線性搜尋4．
比較合理的輸入使得演算法可以有最佳執行時間
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