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认识算法

本章详细介绍了算法的本质、意义和应用。在了解算法本质的同时,要掌握时间复杂度和空间复杂度来判断一个算法的效率和实用性。
 
时间复杂度和空间复杂度是衡量一个算法优劣的标尺。面对相同问题时,算法的复杂度越低,证明算法的效率越高。本质上,输入规模往往是对空间复杂度与时间复杂度影响最大的因素。对于时间复杂度来说,输入量越多,所需处理的数据量越多,计算次数越多,算法运行的时间越多。
 
对于空间复杂度来说,因为绝大多数算法需要占用的临时工作单元数量与解决问题的规模(输入规模n)有关,所以输入规模不但影响算法对输入数据的存储空间,还影响了算法临时占用的空间。
 
算法在现实中的应用有很多,而有更多的高效算法需开发。算法在生活中无处不在,意义非凡。
本章内容:
1. Python和算法
2. 算法与程序的区别
3. 时间复杂度的概念与计算
4. 简单Python程序的时间复杂度分析
5. 计算时间复杂度究竟有什么意义?
6. 空间复杂度的概念与计算
7. 算法的应用领域主要有哪些