2.算法：
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，并且每个指令表现为一个或多个操作。
特性：输入、输出、有穷性、确定性、可行性。
2.9.1.算法时间复杂度：
语句的执行次数 T（n）是关于问题规模 n 的函数，进而分析 T（n）的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度。记作：T（n）= O(f(n)) 。它标识随问题规模 n 的增大，算法执行时间的增长率和 f(n) 的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。其中 f(n) 是文艺规模 n 的某个函数。
2.9.2 推导大O阶方法
1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数。
2.在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。
3.如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数。
得到的结果就是大 O 阶。
事实上，并不这么简单。
2.12 算法的空间复杂度
S(n) = O(f(n))
n为问题规模，f(n)为语句关于n所占存储空间的函数。