算法分析

      算法分析主要是算法的时间复杂度和空间复杂度的分析，主要是考察算法的时间和空间效率，以求改进算法或者对不同算法的比较。因为一般情况下运算空间是比较充足的，所以一般的算法重点是分析时间复杂度。

      算法的执行时间与问题规模有关。问题规模是一个和输入有关的量，比如：数组元素的个数、矩阵的阶数等。算法中一个语句的频度，是指该语句在算法中被重复执行的次数。算法中所有语句的频度之和记作T（n），它是该算法所求解问题规模n的函数，当问题的规模n趋向于无穷大时，T（n）的数量级称为渐时空时间复杂度，简称为时间复杂度，记作：T（n）=O（f(n)）。

      用数量级形式O（f(n)）表示算法执行时间T（n）时，函数f(n)通常取较简单的形式，如：1、log2n、n、n*log2n、n^2、n^3、2^n等，在n较大的时候，常见时间复杂度之间的关系如下：

      O（1）<O（log2n）<O（n）<O（n*log2n）<O（n^2）<O（n^3）<O（2^n）