初步接触数据结构——算法

                当我们把一个实际问题抽象为一个适合的数学模型时，需要为这个模型设计一个合适的算法，以便我们解决实际问题，那么算法就是为解决某问题而采取的具体的，有限的操作步骤，这时候算法就成为了解决问题的核心。

         算法具有五个特性分别为有穷性：步骤有限；确定性：定义确切；可行性：机器可以执行；零个或多个输入和一个或多个输出，这是算法的基本特征。

         算法是解决问题的关键，算法的好坏关系到问题解决的结果，那么一个好的算法就要考虑达到以下的目标：

         1.正确性：a.程序不含语法错误；b.程序对于几组输入数据能够得出满足要求的结果；c.对精心选择带有刁难性的几组数据能得出满足要求的结果；d.程序对于一切合法的输入数据都能产生满足要求的结果

         2.可读性：算法主要是为了人的阅读和交流。其次才是机器的执行，良好的可读性利于人对于算法的理解，容易进行调试和修改。a.有适当的注释，书写规范，方便其他程序员阅读，复用;b.遵循一定的命名规则：普通变量名：小写字母;结构体类型名：开头字母大写。

        3.健壮性：当输入数据非法时，算法能适当地作出反应或进行处理，保证不会产生莫名其妙的输出结果。处理出错的方法是返回一个表示错误或错误性质的值，以便在更高的抽象层次上进行处理，不应中断程序的执行。

       4.效率和低存储量需求：效率是算法执行的时间，同一个问题有多种解决算法，执行时间少的效率高。存储量需求是算法执行过程中所需要的最大存储空间。利用越少的存储空间和最少的执行时间，这是对算法的要求。效率和低存储量需求和问题的规模有关。

       通常解决一个问题可以有多种算法，我们需要选择一个优秀的算法来解决问题， 评价算法优秀的重要依据是算法执行时所需的资源——算法的时间复杂度和空间复杂度，并且还与问题的规模和初始状态有关。我们需要估算一个算法的效率和存储量需求，从而选择合适的算法。