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好的程序设计无外乎两点，"快"和"省"。"快"指程序执行速度快，高效，"省"指占用更小的内存空间。
这两点其实就对应"时间复杂度"和"空间复杂度"的问题。
所以在算法设计中，我们的步骤是：
找到问题解法
寻求最优解法
提示
我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法
例子
二分查找就是一个非常经典的算法，而二分查找经常需要作用在一个有序数组上
这里二分就是一种折半的算法思想， 而数组是我们最常用的一种数据结构，支持根据下标快速访问
实际上，在真正的项目开发中，大部分时间都是2种操作：
在数据操作过程中需要合理地抽象、组织、处理数据，如果选用了错误的数据结构，就会造成代码运行低效
这也是我们需要学习算法和数据结构的原因
效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算
有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。
实际测试有2个问题：
由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考虑仅通过一些计算来评估算法的效率，简称复杂度分析
复杂度分析描述了随着输入数据大小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势
注意
理论估算关注的是经下几个点：
- 时间复杂度 和 空间复杂度
- 算法运行效率与输入数据体量之间的关系
- 关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间增长的“快慢”
这里我们用一种很原始的方法来学习算法：
