一.计算:
一个算法的几个要素:
输入，输出，正确性，有穷性，可行性，健壮性。
程序！== 算法
什么是好算法?
正确，健壮，可读(结构化，命名，注释)都很重要，但并不是好算法。
效率(速度快，存储空间少)(时间成本+空间成本)
(Algorithms+data struct)*efficiency=computation
二.问题规模:
问题实例的规模，往往是计算成本的主要因素。
规模越近，计算成本也越近。
2.1 最坏情况
2.2 理想模型
同一算法，如何评价优劣？
2.3 图灵机模型
q状态
c值
d新值
l/r左右
p新状态
h停机
2.4 图灵机实例
图灵机模型
2.5 RAM模型
三 大O记号
3.1长远，主流
足够大，增长趋势
3.2对数，高效解O(log(n))
常数，对数(常底数无所谓，常数次幂无所谓)
3.3多项式，有效解O(n∧2)
3.4指数，难解O(2∧n)
