演算法：
資料結構與演算法的關係是相互依賴不可分割的。
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。
演算法的特性：有窮性、確定性、可行性、輸入、輸出。
演算法設計的要求：正確性、可讀性、健壯性、高效率和低儲存量需求。
演算法特性與演算法設計容易混，需要對比記憶。
演算法的度量方法：事後統計方法（不科學、不準確）、事前分析估算方法。
在講解如何用事前分析估算方法之前，我們先給出了函式漸近增長的定義。
演算法的時間複雜度和空間複雜度
函式的漸近增長：給定兩個函式f（n）和g（n），如果存在乙個整數n，使得對於所有的n > n，f（n）總是比g（n）大，那麼，我們說f（n）的增長漸近快於g（n）。於是我們可以得出乙個結論，判斷乙個演算法好不好，我們只通過少量的資料是不能做出準確判斷的，如果我們可以對比演算法的關鍵執行次數函式的漸近增長性，基本就可以分析出：某個演算法，隨著n的變大，它會越來越優於另一演算法，或者越來越差於另一演算法。
然後給出了演算法時間複雜度的定義和推導大o階的步驟。
推導大o階：
用常數1取代執行時間中的所有加法常數。
在修改後的執行次數函式中，只保留最高端項。
如果最高端項在且不是1，則去除與這個項相乘的常數。
存得到的結果就是大o階。
接著我們給出了常見的時間複雜度所耗時間的大小排列： 如圖
演算法和資料結構
演算法和資料結構 演算法和資料結構 千絲萬縷的聯絡 縱觀各種演算法書籍，大多都是將演算法和資料結構作為乙個整體來講述。資料結構就是陣列 樹結構等儲存或表現物件資料的結構。將演算法和資料結構作為整體講述，是因為必須依照演算法中的常用操作選擇資料結構。例如，事先將資料儲存在適當的樹形結構中，大多數情況下...
演算法和資料結構
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