数据结构整理篇。
概念：
算法：是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作。
算法的特性：
五个基本特性：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。
算法设计的要求：正确性、可读性、健壮性、时间效率高和存储量低。
算法效率的度量方法：
事后统计方法：
事前分析估算方法：在计算机程序编制前，依据统计方法对算法进行估算。
函数的渐近增长：给定两个函数f(n) 和g(n)，如果存在一个整数N，使得对于所有的n>N,f(n) 总是比g(n)大，那么我们说f(n)的增长渐近快于g(n)
算法时间复杂度：
（在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。）
常数阶
线性阶
对数阶
算法时间复杂度比较：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)＜Ｏ(nn)
算法的空间复杂度：
类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度(Space Complexity)S(n)定义为该算法所耗费的存储空间，它也是问题规模n的函数。渐近空间复杂度也常常简称为空间复杂度。
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