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这个专栏我齐是参考册本《算法竞赛初学到进阶》，罗勇军、郭卫斌老诚著进行编写的。
通过册本上的材料以及我方的意会来撰写博客。
有不顺应的方位，接待列位一又友指正！
也相等接待列位hxd一谈学习探讨。
一、诡计资源
法子初始时需要两种资源，即诡计技能和存储空间。资源是有限的，一个算法对这两个资源的使用进程不错用来臆度该算法的优劣。
技能复杂度：法子初始需要的技能
空间复杂度：法子初始需要的存储空间
经常用O来示意复杂度
通过底下这个例子来论述复杂度的意见和影响
源码：
#include<iostream>
using namespace std;
int main() {
int i, k=0, n = 1e8;
clock_t start, end;
start = clock();
for (int i = 0; i < n; i++) {
k++;
}
end = clock();
cout << (double)(end - start) / CLOCKS_PER_SEC << endl;
}
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分析：
初始恶果：
是以不错看出，在n=1e8的时候，输出技能为0.135.
当n=1e9的时候
输出技能为：1.313
那么咱们如何来评定他的技能复杂度呢？
由于不同的诡计机性能不同，是以不成径直把上头的技能当作技能复杂度。应该字据法子实行的次数来臆度才合理。
是以上头的法子实行了n次，那么技能复杂度即是O(n)。
例题分析
给出n个整数，按照从大到小的律例输出其中前m大的数
输入样例：
5 3
3 -35 92 213 -644
输出样例：
213 92 3
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底下用冒泡排序，快速排序，哈希3种算法进行编程
冒泡排序
#include<iostream>
using namespace std;
int a[10000001];//纪录数字
int m, n;
void bubble_sort() {//冒泡排序，恶果仍然放到数组a中
int temp;
for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
for (int j = 0; j < n - i ; j++) {
if (a[j] < a[j+1]) {
temp = a[j];
a[j] = a[j + 1];
a[j + 1] = temp;
}
}
}
}
int main() {
while (scanf_s("%d %d", &n, &m)!=EOF) {
for (int i = 0; i <= n-2; i++) {
scanf_s("%d ", &a[i]);
}
printf_s("OK\n");
bubble_sort();
for (int i = 0; i < m; i++) {
printf_s("%d ", a[i]);
}
printf("\n");
}
return 0;
}
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初始恶果
技能复杂度为O(n^2)
快速排序
快速排序是基于分治法的优秀排序算法。这里不错先径直用STL的sort()函数。它是立异的快速排序，称为“自省式排序”将上头的冒泡算法改为
sort(a,a+n);即可
哈希算法
哈希算法是一种以空间换技能的算法。本题的哈希想路是：在输入数字t的时候，在a[5000000+t]这个位置纪录a[50000000+t]=1，在输出的时候一一查验a[i]，若是a[i]等于1，就示意这个数存在，打印前m个数
#include<iostream>
using namespace std;
const int MAX = 1000001;
int a[MAX];
int main() {
int n, m;
while (scanf_s("%d %d", &n, &m) != EOF) {
memset(a, 0, sizeof(a));//将数组a清0
for (int i = 0; i < n; i++) {
int t; \
scanf_s("%d", &t);
a[500000 + t] = 1;//数字t，登记在500000+t这个位置
}
for (int i = MAX-1; m > 0; i--) {
if (a[i]) {
printf_s("%d ", i-500000);
m--;
}
}
printf_s("\n");
}
return 0;
}
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初始恶果：
技能复杂度为O(n)
算法的接收
关于兼并个问题老是有不同的管束主见，是以咱们在践诺缔造中对算法的接收要从践诺情况和空间，技能复杂度来考虑。
二、算法的界说
折服大家齐知谈**“法子=算法+数据结构”**，算法是管束问题的逻辑、方法、经过，数据结构是数据在诡计机中的存储和探询形式，二者考究投合。
算法是对特定问题求解要领的一种描述，是领导的有限序列。它有底下5个特征
输入：一个算法有0个或多个输入。法子不错莫得输入，举例一个定时闹钟法子，他不需要输入，关联词梗概每隔一段技能就输出一个警报。
输出：一个算法有一个或多个输出。法子不错莫得输入关联词一定要有输出。
有穷性：一个算法必须在实行有穷步之后松手，且每一步齐在有穷技能内完成。
细目性：算法中的每一条领导必须有果然的含义，关于交流的输入只可获取交流的输出。
可行性：算法描述的操作不错通过仍是收场的基本操作实行有限次来收场。
算法的评估
臆度算法性能的主要法子是技能复杂度。
为什么不商议空间复杂度呢？
在一般情况下，一个法子的空间复杂度是容易分析的，而技能复杂度时常经营到算法的根柢逻辑，更能评释一个法子的优劣。
一个法子或算法的技能复杂度有以下几种可能
O(1)
诡计技能是一个常数，和问题的畛域n无关。举例用公式诡计时，一次诡计的复杂度即是O(1)；哈希算法，用hash函数在常数技能内诡计出存储位置；在矩阵A[M] [N]中查找第i行第j列的元素只需要探询A[i][j]就够了。
O(log2n)
诡计技能是对数，经常是以2为底的对数，每一步诡计后，问题的畛域减小一倍。举例在一个长度为n的有序数列中查找某个数，用折半查找的方法只需要log2n次就能找到。再如分治法，一般情况下，在每一个要领把畛域减小一倍，是以一共有O(log2n)个要领。
O（n）
诡计技能随畛域n线性增长。在很厚情况下，这是算法可能达到的最优复杂度，因为对输入n个数，法子一般需要处理悉数的数，即诡计n次。举例查找一个无序数列中的某个数，可能需要查验悉数的数。再如图问题，有V个点和E个边，大渊博图的问题齐需要搜索到悉数的点和边，复杂度的上限即是O(V+E)
O(nlog2n)
这时常是算法等达到的最优复杂度。举例分治法，一共O(log2n)个要领，每一个要领对每个数操作一次，是以复杂度是O(nlog2n)。用分治法想想收场的快速排序和归比肩序算法复杂度即是O(nlog2n)
O(n^2)
一个两重轮回的算法，复杂度即是O(n^2)。举例冒泡排序即是典型的两重轮回。近似的复杂度还有O(n ^3),O(n ^4)等
O（2^n）
一般对应纠合问题，举例一个纠合中有n个数，条件输出它的悉数子集，子集有2 ^n个
O(n!)
在摆设问题中，若是条件输出悉数的全摆设，那么复杂度即是O(n!)。
上头的算法分为两类：
多项式复杂度：前5种
指数复杂度：后头2种
若是一个算法是多项式算法，就称它为“高效算法”；若是一个算法是指数复杂度，则称它为"初级算法"。多项式复杂度的算法跟着畛域的加多不错通过堆叠硬件来收场。关联词指数型的莫得主见。
问题畛域和可用算法表（铭刻）
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