什麼是演算法？
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。
演算法具有五個基本特性：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。
演算法設計的要求：正確性、可讀性、健壯性、時間效率高和儲存量低
演算法時間複雜度的定義
在進行演算法分析時，語句總的執行次數t（n）是關於問題規模n的函式，進而分析t（n）隨n的變化情況並確定t（n）的數量級，演算法的時間複雜度也就是演算法的時間量度，記作：t（n）=o(f(n))。表示隨問題規模n的增大，演算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱為演算法的漸近複雜度，簡稱為時間複雜度。
這樣用於大寫o（）來體現演算法時間複雜度的記法，稱之為大o記法。
一般情況，隨著n的增大，t(n)增長最慢的演算法為最優演算法。
推導大o階：
1.用常數1取代執行時間中的所有加法常數。
2.在修改後的執行次數函式中，只保留最高端項。
3.如果最高端項存在且不是1，則去除與這個項相乘的常數。得到的結果就是大o階。
常數階
int sum = 0,n = 100;
sum = (1 + n) * n/2;
cout《演算法的執行次數函式為f(n)=3,運用大o階方法，將常數項3改為1，在保留最高項時沒有最高端，所以時間複雜度為o(1).
線性階
要分析演算法的複雜度，關鍵就是要分析迴圈結構的運**況。下列**的時間複雜度為o(n)
int i;
for( i = 0;i < n;i++)
下面的這段**，時間複雜度為o(log n)。
int count = 1;
while(count < n)
下面的例子是乙個迴圈巢狀，時間複雜度為o(n^2)
int i,j;
for(i = 0;i < n;i++)
{ for(j = 0;j常用的時間複雜度所耗費的時間從小到大是
o(1)最壞情況與平均情況
最壞情況是執行時間的一種保證，執行時間不會再壞了。一般來說，我們提到的都是最壞執行時間。
平均時間是最有意義的，它是期望的執行時間。
演算法的空間複雜度
演算法的空間複雜度通過計算演算法所需的儲存空間實現，演算法的空間複雜度的計算公式記作：s(n)=o(f(n)),n為問題的規模，f（n）
為語句關於n所佔儲存空間的函式。
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