算法

算法的目的是解决问题

简而言之,我们可以说算法就是用来解决一个特定任务的一系列步骤(是的,不止计算机在使用算法,人类也同样如此)。目前,一个有效的算法应该含有三个重要特性:

算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度时间复杂度来衡量。

同一问题可用不同算法解决,而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度空间复杂度来考虑。

时间复杂度

算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做。
T(n)=Ο(f(n))
因此,问题的规模n 越大,算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。

空间复杂度

算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。

正确性

算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。

可读性

算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。[1] 

健壮性

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健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力,也称为容错性。[1]
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