算法的时间和空间复杂度的分析

1.
算法的五个重要特征是：
有穷性，确定性，可行性，输入，输出。
2.
算法的设计要求：
正确性，可读性，健壮性，效率与低存储量需求。
3.
算法效率的度量：
（1）事后统计的方法：
优点：
可以分辨程序的优劣，有时甚至可以精确到毫秒。
缺点：
a.必须先运行程序；
b.容易掩盖算法本身的优劣。
（2）事前分析估算的方法：
因素：
算法策略，问题规模，语言级别，机器代码质量，机器执行指令的速度。
4.
算法的时间复杂度：
T(n) = O(f(n));
常见的渐近时间复杂度：
O(1) < O(log2(n)) < O(n) < O(nlog2(n)) < O(n^2) < O(n^3) < O(n!) < O(n^n)。
5.
算法的空间复杂度：
S(n) = O(f(n));
所占内存空间：
输入数据，程序本身，辅助变量。