算法是什么？python的时间,空间复杂度和常用算法实例说明免费下载

　　算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

　　一个算法应该具有以下七个重要的特征：

　　①有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

　　②确切性（Definiteness）：算法的每一步骤必须有确切的定义；

　　③输入项（Input）：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输 入是指算法本身定出了初始条件；

　　④输出项（Output）：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没 有输出的算法是毫无意义的；

　　⑤可行性（Effectiveness）：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行 的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）；

　　⑥高效性（High efficiency）：执行速度快，占用资源少；

　　⑦健壮性（Robustness）：对数据响应正确。

　　计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间，时间复杂度常用大O符号（大O符号（Big O notation）是用于描述函数渐进行为的数学符号。更确切地说，它是用另一个（通常更简单的）函数来描述一个函数数量级的渐近上界。在数学中，它一般用来刻画被截断的无穷级数尤其是渐近级数的剩余项；在计算机科学中，它在分析算法复杂性的方面非常有用。）表述，使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。