很多開發者都知道“程序=數據結構+算法”這個著名的公式，并不真正明白算法的定義或概念。究竟什么是算法呢？從字面意義上理解，算法即用于計算的方法，通過這種方法可以達到預期的計算結果。

1.算法的特征

有窮性：算法的指令或步驟的執行次數是有限的，執行時間也是有限的。確切性：算法的每一個指令或步驟都必須又明確的定義和描述。輸 入：一個算法應該又相應的輸入條件，用來刻畫運算對象的初始情況。輸 出：一個算法應該又明確的結果輸出。這是容易理解的，因為沒有得到結果的算法毫無意義。可行性：算法的執行步驟必須是可行的，且可以在有限時間內完成。

2.算法分類

1、按照應用來分類

按照算法的應用領域，即解決的問題，算法可以分為基本算法、數據結構相關的算法、幾何算法、圖論算法、規劃算法、數值算法、數值分析算法、加密/解密算法、排序算法、查找算法、并行算法和數論算法等。

2、按照確定性來分類

按照算法結果的確定性來分類，算法可以分為確定性算法和非確定性算法。

• 確定性算法：這類算法在有限的時間內完成計算，得到的結果是唯一的，且經常取決于輸入值。
• 非確定性算法：這類算法在有限的時間內完成計算，單是得到的結果往往不是唯一的，即存在多值性。

3、按照算法的思路來分類

按照算法的思路來分類，算法可以分為遞推算法、遞歸算法、窮舉算法、貪婪算法、分治算法、動態規劃算法和迭代算法等多種算法。

3.算法與數據結構的關系

數據結構是數據的組織形式，可以用來表征特定的對象數據。在計算機程序設置中，操作的對象是各式各樣的數據，這些數據往往擁有不同的數據結構，如數組、結構體、聯合、指針和鏈表等。因為不同的數據結構所采用的處理方法不同，計算的復雜度也不同，因材算法往往依賴于某種數據結構。也就是說，數據結構的算法實現的基礎。(程序=數據結構+算法)

4.算法的性能評價

一個算法的優劣往往通過算法復雜度來衡量，算法復雜度包括時間復雜度和空間復雜度兩個方面。

1、時間復雜度

時間復雜度即通常所說的算法執行所需要耗費的時間，時間越短，算法越好。一個算法執行的時間往往無法精確估計，通常需要在實際的計算機中運行才能夠知道。但是，也可以對算法的代碼進行估計，而得到算法的時間復雜度。

2、空間復雜度

空間復雜度是指算法程序在計算機中執行所消耗的存儲空間。空間復雜度可以分為如下兩個方面。

1)程序保存所需要的存儲空間，即程序大小。

2) 程序在執行中所需要小號的存儲空間資源，如程序在執行過程中的中間變量等。

一般來說，程序的大小越小，執行過程中消耗的資源越少，這對程序就越好。

總結

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