拉钩算法突击特训营3期
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算法是指对解题方案的准确、完善的描述，是一系列处理问题的明确指令。算法代表了以系统的方式处理问题的战略机制。也就是说，对于某个标准输入，可以在有限的时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷或者不适合某个问题，执行这个算法并不能解决问题。不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述了一种计算，它可以从一个初始状态和(可能是空的)初始输入开始，经过一系列有限的和明确定义的状态，最后产生输出并在一个最终状态停止。从一种状态到另一种状态的转变不一定是积极的。一些算法，包括随机化，包含一些随机输入。
模式算法的概念部分来源于试图处理希尔伯特的断言问题，然后试图定义有效计算或有效方法。这些尝试包括库尔特·哥德尔、雅克·埃尔布朗和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，Allonzot Chuchi于1936年提出的λ演算，Emil Leon Post于1936年提出的公式1以及alan turing于1937年提出的图灵机。即使在目前，也经常出现直觉想法难以被定义为模式算法的情况。
同样的问题可以用不同的算法解决，一个算法的好坏会影响算法甚至程序的效率。分析的目的是选择合适的算法并加以改进。对一个算法的评价主要基于时间复杂度和空间复杂度。
算法的时间复杂度是指执行算法所需的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模的函数，因此算法的时间复杂度也是有记录的:因此，问题规模越大，算法执行时间的增长率与增长率成正相关，称为渐近时间复杂度。,
