數據結構之算法
算法
算法——對特定問題求解步驟的描述
特性： 輸入——有0個或多個輸入
輸出——有1個或多個輸出
有窮性
確定性
可行性
如何評價一個算法的好壞？
正確的
可讀性高
時間效率高
存儲空間小
算法時間復雜度
在進行算法分析時，語句總的執行次數T（n）是關於問題規模n的函數，進而分析T（n）隨n的變化情況並確定T（n）的數量級。算法的時間復雜度，也就是算法的時間量度，記作：T（n） = O(f(n))。
它表示隨問題規模n的增大，算法執行時間的增長率和f（n）的增長率相同，稱作算法的漸近時間復雜度，簡稱為時間復雜度
推導大O階方法
1.
用常數取代運行時間中的所有加法常數。
2.
在修改後的運行次數函數中，只保留最高階項。
3.
如果最高階項存在且不是，則去除與這個項相乘的常數。得到的結果就是大O階。
常見的時間復雜度如表：
數據結構之算法
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