算法
● 确定性
可以描述为一个由基本操作组成的序列
● 可行性
每一基本操作都可实现，且在常数时间内完成
● 有穷性
大 O 记号
T(n) = O(f(n)) iff 存在 c>0，当 n>>2 时，有 T(n)<c*f(n)
- 常数 : O(1)
对数 : O(logn)
多项式 : O(n^c) [ 线性 ]
指数 : O(a^n) [ 任意 c >1，n^c = O(2^n) ]
级数
算数级数：与末项平方同阶
T(n) = 1 + 2 + 3 + … + n = n(n+1)/2 = O(n^2)幂方级数：比幂次高出一阶
T2(n) = 1^2 + 2^2 + 3^2 + … + n^2 = n(n+1)(2n+1)/6 = O(n^3)几何级数：与末项同阶
Ta(n) = a^0 + a^1 + a^2 + a^3 + … + a^n = (a^(n+1) -1)/(a-1) = O(a^n)收敛级数
和趋向一个常数：O(1)调和级数（log : 通常以 2 为底数）
h(n) = 1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 + ... + 1/n = O(logn)
log1 + log2 + log3 + ... + logn = log(n!) = O(nlogn)-
Concrete Mathematics（建议阅读书目）
笔记学习于
数据结构(自主模式)-清华大学-邓俊辉
笔记中代码均出自该学习视频
MOOC课程地址：
http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:TsinghuaX+30240184+sp/about
