本文介绍了基础的算法概念，包括选择排序的时间复杂度为O(n²)，归并排序的效率更高，复杂度为O(n*logn)，以及Dijkstra算法的复杂度从O(n²)优化至O(n*logn+I)。这些内容涉及数组、排序算法和图算法的效率分析。
1、基本慨念
算法：解决问题的基本步骤
2、选择排序
数组：一组数据
选择排序的复杂度为O(n²)
六大排序整理——2、选择排序_WanWannnnn的博客-优快云博客
3、大O表示法
大O表示法（算法）的复杂度：算法的输入大小和运行步骤之间的关系，来表示运行速度的量级
4、归并排序
归并排序的算法复杂度为O（n*log n），n是需要比较+合并的次数，和数组大小成正比，log n是合并步骤所需要的的次数，归并排序比选择排序更有效率
十大经典排序算法-归并排序算法详解_小小学编程的博客-优快云博客
5、Dijkstra算法
一开始复杂度为O(n²)，后来复杂度为O（nlog n +I）
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