• 算法定义

　　算法是解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令表示一个或多个操作

• 算法特性

1. 有穷性（死循环）
2. 确定性（除零）
3. 可行性
4. 有输入
5. 有输出

• 算法设计要求

1. 正确性
2. 可读性
3. 健壮性
4. 高效率和低存储量需求

• 算法描述

• 如何描述输出型参数

C++语言中提供引用运算符“&”用于描述输出型参数。

int a=10;
int &b=a;

a、b两个变量共享内存空间——>a、b同步发生改变

示例：交换两个整数的算法。

编写一个函数swap1(x,y):

void swap1(int x,int y)
{
    int tmp;
    
    temp=x; x=y; y=tmp;

}

当执行swap1(a,b)时，a和b的实参值不会发生交换

原因：x、y既是输入型参数，也是输出型参数

改正方法1：采用指针的方式来回传形参的值

void swap2(int *x, int *y)
{
    int tmp;
    tmp=*x;        //将x的值放在tmp中
    *x=*y;          // 将x所指的值改为*y
    *y=tmp;        // 将y所指的值改为tmp
} 

交换形参x和y所指向的值  函数调用变为swap2(&a,&b)，较为复杂

改正方法2：采用引用型形参，将输出型形参改为引用类型。

void swap(int &x, int &y)
//形参前的“&”符号不是指针运算符
{    
       int tmp=x;
       x=y; y=tmp;
}      

交换形参x和y的值

执行语句swap(a,b)时，形参实参的匹配为：

int &x=a;　　//a为x的引用

int &y=b;　　//b为y的引用

这样，ax共享存储空间，by共享存储空间，因此执行函数后ab的值发生了交换。——>简单

• 算法分析

算法时间复杂度：在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T（n）随n的变化情况并确定T（n）的数量级。算法的时间复杂度，就是算法的时间量度，记作：T（n）=O（f（n））。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称为时间复杂度。其中f（n）是问题规模n的某个函数。

推导大O阶：

1. 用常数1取代运行时间中的所有加法常数
2. 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项
3. 如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数

算法空间复杂度：量度一个算法运行过程中临时占用的存储空间的大小。S（n）=O（g（n））

一般更多考虑时间复杂度

[数据结构]算法