1、什么是算法？
算法是对特定问题的求解步骤，具有有穷性、确定性、可行性、输入、输出5个重要特性。
2、什么是好的算法？
正确、可读性强、健壮、高效、低存储需求。
3、如何衡量算法的好坏？
（1）时间复杂度
在分析算法的running time时，通常我们并不关心具体的大小，我们更关心running time 的阶数，当input size很大的时候，这个函数的表现如何。
（2）空间复杂度
算法原地工作：程序运行所需的辅助空间相对输入的数据量来说是常数。
4、算法分析的两个主要任务
正确性（不变性 X 单调性） + 复杂度
5、时间复杂度分析举例
分析BFS宽度优先搜索算法的时间复杂度
BFS算法
算法的时间复杂度与输入的数据结构有关：
当输入是邻接表时, 时间复杂度是 O（n + m）（其中n是节点数，m是边数） ；
当输入是邻接矩阵时, 算法时间复杂度为 O（
) 。
邻接矩阵的时间复杂度分析如下：
BFS时间复杂度分析
