本文探讨了算法的基础概念，包括算法的五个特性：有穷性、确定性、可行性、输入和输出。强调了算法原地工作的定义，即辅助空间为常量。文章讨论了时间复杂度的重要性，指出在相同规模下，复杂度为O(n)的算法优于O(2^n)。同时，通过具体例子说明了如何分析和计算递归方程的时间复杂度，提醒读者在解决此类问题时避免主观臆断，必须进行数学验证。此外，还提到了三重循环的时间复杂度计算方法。
1什么是算法？
算法是对特定问题求解的一种步骤，它是指令的有限序列，其中的每条指令表示一个或多个操作。
（1）算法具有五个特性：
有穷性：一个算法必须总在执行有穷步之后结束，且每一步都可在又穷时间内完成。
确定性：算法中每条执行必须有确定的含义，对于相同的输入只能得出相同的输出。
可行性：算法中描述的操作都可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。
输入：一个算法有零个或多个输出，这些输出取自于某个特定的对象的集合。
输出：一个算法有一个或多个输出，这些输出是与输入有着某种特定关系的量。
算法的五特性是算法的必要条件，不是算法的定义。
算法是问题求解步骤的描述。
2以下算法中加下划线的语句的执行次数为
int m=0,i,j;
for(i=
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