1.程式設計解決的兩個問題：

（1）處理實際問題中的各種物件及其相互關係，即對映到python能處理的某種結構

（2）實際問題的求解過程對映到一個計算過程，用程式實現該過程

2.解決一個實際問題而開發程式的工作氛圍四個階段：

（1）分析：弄清楚要求解的問題，給出儘可能嚴格的描述

（2）設計：資訊到資料表示的對映，規劃求解過程等

（3）編碼：使用python程式設計

（4）測試與維護：確認得到的程式能解決問題，以及為滿足某些實際目標或需要而修改程式，擴充功能等

3.問題求解例項：

（1）分析，構造問題的求解模型：將路口交叉分組問題抽象為節點分組問題，

再等價為地圖著色問題

（2）考慮求解演算法：法1，窮舉法，逐個枚舉出所有可能分組，但需指數時間

法2，貪心法

4.演算法

對於一個給定問題，用某種嚴格的方式描述一個求解過程，對該問題的每個勢力，該過程都能給出解，

這個描述就是解決該問題的一個演算法。

（1）一個問題，是具有相同性質的例項的集合

（2）可能用一個演算法統一地求解一個問題的（所有）例項，為此需要：

設計問題例項的表示方法，設計一個求解演算法，使用演算法就是把問題例項送給它，得到相應的解。

5.演算法是問題求解過程的精確描述，具有：

（1）有窮性：描述的有窮性，由有限條“指令”/“語句”構成

（2）能行性：指令（語句）簡單明確，科技鞋執行

（3）確定性：確定性演算法

（4）終止性：行為的有窮性

（5）輸入、輸出

6.演算法的描述：

自然語言、嚴格的形式化記法、虛擬碼

7.程式：是演算法的實現（具體程式語言的描述）

8.演算法的一些核心通用想法可稱為演算法設計模式，常見：

貪心法、分治法、回溯法（搜尋法）、動態規劃法、分支界限法

9.演算法的度量：

（1）時間代價:T(n)

（2）空間代價：S（n）

（3）問題規模：n,問題例項基於某種規模度量，反應例項大小，如：影象大小

10.大    O 記法——演算法的複雜性，表示上界，還可考慮下界、上確界、下确界