算法的概念和特征，时间复杂度，最优，计算原则

算法 是独立存在的一种解决问题的方法和思想。

算法的五大特征
（1） 输入性：有零个或多个外部量作为算法的输入
（2） 输出性: 算法至少有一个量作为输出
（3） 确定性：算法中每条指令清晰，无歧义
（4） 有穷性：算法中每条指令的执行次数有限，执行每条指令时间也有限
（5） 可行性：算法原则上能够精确的运行，而且人们用纸和笔做有限次运算后即可
完成

一个经典的例子：

import time
start_time=time.time()
for a in range(1001):
    for b in range(1001):
        for c in range(1001):
            if a+b+c==1000 and a**2+b**2==c**2:
                print('a,b,c:',a,b,c)
end_time=time.time()
print('所用时间：',(end_time-start_time))

这个执行，我的电脑要花103秒才能完成。如果优化一下算法，0.7秒，如下：

import time
start_time=time.time()
for a in range(1001):
    for b in range(1001):
        c=1000-a-b
        if a**2+b**2==c**2:
            print('a,b,c:',a,b,c)
end_time=time.time()
print('所用时间：',(end_time-start_time))

这两个时间，话费截然不同。但是，只看时间长短，就能认定算法的优劣吗？ 算法在不同计算机上运行，时间是不同的。这就是要依赖执行的环境。所以，这里引入两个概念：时间复杂度 和 空间复杂度
语句执行次数多，话费时间多！ 所以看次数
时间复杂度就是 算法执行的次数来衡量算法的优劣
最坏时间复杂度
如下 要升序排序，而这个情况，就是最坏。。。

反之，这个是最优。。。
平均时间复杂度