本文深入探讨了算法分析中的空间复杂度与时间复杂度，包括输入规模衡量、运行时间衡量、最坏情况与不平均情况，以及增长量级的概念。同时，概述了数学术语和记号，如渐近记号、多项式、斐波那契数列和P与NP问题，并介绍了分治法这一关键算法策略。
复杂度：
空间复杂度：运行市需要的设备的数量
时间复杂度：
算法分析：
输入规模衡量
运行时间衡量
最坏情况不平均情况
增长量级（增长量级、增长率）
·关于数学术语和记号
(a)表示f（n）与g（n）同等规模
(b)表示f（n）比g（n）规模小
(b)表示f（n）比g（n）规模大
渐近记号线性性质
多项式
斐波那契数列
P与NP问题
P问题：求解时间是n的多项式世时间
NP问题：证明时间是n的多项式时间
P是NP的子集
NP=P？
NP问题的互等价性
线性规划问题的单纯型解法和多项式时间复杂度的椭球法，但线性规划问题未能被证
明是严格的NP
分治法
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