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算法
什么是算法？
算法 (Algorithm): 就是定义良好的计算过程，他取一个或一组的值为输入，并产生出一个或一组值作为输出。简单 来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果。
算法复杂度
复杂度用来衡量一个算法执行效率好与坏，复杂度又被分为了两个维度去分析，一个是时间复杂度，另一个是空间复杂度。
时间复杂度用来衡量一个算法在运行时，算法执行次数的一个大概的估算。
空间复杂度用来衡量执行一个算法时，该算法在执行时产生的额外空间大小的一个估算。
纠正一个小误区：时间复杂度并不代表一个算法的执行时间，仅代表了一个算法的执行效率。因为执行时间是无法被精准的衡量的，执行时间可能会受到硬件等因素的影响，有时会快有时会慢，所以是无法通过时间的角度去衡量一个算法的优劣。
大O的渐进表示法
“大O的渐进表示法”就是把算法的执行时间或占用空间的一个增长趋势，将代码所有步骤转换成一个以数据N为参数的数学函数。
根据上图推导出公式 ： N*N + 2*N +10
N = 10 : F(10)? = 130
N = 100 : F(100) = 10210
N = 1000 : F(1000) = 1000210
可以发现，当N无限大的时候，后两项的2*N+10其实已经对最终的计算结果影响不大了，所以可以几乎忽略不计。比如一个亿万富翁，在酒店给了服务生两百块钱，这两百块钱站在富翁的角度，两百块钱对富翁资产产生的动摇微乎其微，几乎可以忽略不计。所以这里也一样，可以直接去抓大头，只取对结果影响最大的N*N，忽略掉对结果影响不大的项。所以大O的渐进表示法也只是去大概的估算一个算法的执行次数，这里用大O表示法可以表示为O(N^2)。
所以，大O的渐进表示法讨论的不是算法具体的一个执行次数，只讨论这个算法处于哪一个量级。
推导大O阶的方法:
1、常数次用1来表示：例如一个算法要求用O(1)的时间复杂度，不是只能执行1次，而是只能执行常数次。即使那个常数是一亿，但是一亿相较于无穷也不算特别大。
2、只保留对结果影响最大的那一项。
3、当函数的最高项存在且不是1，则除去与该项相乘的常数，得到的结果就是大O阶。例如2*N+10 ，忽略掉常数和相乘的常数表达式就是 N，用 大O的表示法就表示为O(N)。
4、只考虑算法执行时最坏的情况。例如查找，用一个遍历数组长度为N的数组，查找一个数x，可以分为三种情况：
最好的情况：第一个数字就是要找的数字
平均的情况：要找的数字在中间的位置
最坏的情况：要找的数字在最后位置
那么在考虑最坏的情况，要遍历数组就是要执行N次，所以该算法时间复杂度就是O(N)。所以计算时间复杂度是一个悲观的计算，悲观的计算也是最实际的。
时间复杂度分析
一、冒泡排序时间复杂度
先分析最好的情况，当要排序的数组本来就是有序的，就是最好的情况，当它是最好情况是第一遍遍历数据没有发生交换，说明本来就是有序的，exchange等于0跳出循环，就不用去遍历第二遍了，因为是从第二个元素开始遍历的，所以表达式是F(N-1)，除去常数项，它的时间复杂度就是O(N)。
最坏情况就是数组是一个完全逆序的数组则：F(N) = (N-1)*N / 2，除去对结果影响不大的常数项得到N*N，所以时间复杂度为O(N^2)
因为时间复杂度是求最坏的情况，所以冒泡排序整体的时间复杂度就是O(N^2)。
注意：并不是两层循环就是N^2 、三层循环就是N^3、N层循环就是N^N，具体还要看程序的具体实现逻辑。
二、二分查找时间复杂度
这是一个左边右开的二分查找，二分查找有三种情况:
最好情况：mid第一次正好就是要查找的数据。
平均情况：在查找到一半的时候就找到了。
最坏情况：当数组被查找完了也没有找到。
假设数组长度为N，找了X次，那么N = N/2/2/2.../2 = 1时结束。然后表达式逆推一下等于1乘以X个2。
最后求得 log以2为底N 的对数，所以二分查找最坏的时间复杂度就是O(log?N)。
二分查找是一个非常快的算法，假设有1000个数据，O(N)跑1000次，二分查找只需要找10次，有100W个数据，O(N)要跑100W，二分查找只要20次。但使用二分查找的条件比较苛刻，要求这个数组必须是有序的。
三、N的阶乘时间复杂度
阶乘不存在最好和最坏的情况。
要理解递归，最好先画递归的展开图：
?可以发现N = 6时，除去第一次不是递归总共递归了6次，那么N的阶乘的时间复杂度就是O(N)。
如果对这个函数进行了个改造，在里加上一个N层循环，那么时间复杂度就变成O(N^2)，所以递归不能只看递归了多少次，也还要计算下递归内部的实际执行次数。
?四、递归的斐波那契数列时间复杂度
用递归实现的斐波那契数列，用递归展开来就是下面这样。
可以把递归分为N层，当递归1层时就有2^0，2层2^1，3层2^2....在第N层时就递归了2^N-1次，也就是2的N-1次方，假设N = 100，就要递归2^100，效率非常的低，斐波那契的递归展开图，就类似于一颗二叉树。它的时间复杂度是O(2^N)
?五、有两个未知数的时间复杂度
因为我们不能确定两个未知数谁大谁小的情况下，我们只能让两个未知数相加起来，那么时间复杂度就是O(N+M)。但是如果题目有说M远大于N或者是N远大于M时，就可以写成O(M) 或者 O(N)。
空间复杂度分析
一、冒泡排序空间复杂度
冒泡排序，这个算法并没有开辟额外的空间，也就是空间是常数次，它的空间复杂度就是O(1)。有些同学对exchange可能会有些存疑，每次循环都会创建一个exchange，为什么不是O(N)呢？
exchange每次在第二层循环执行完之后生命周期结束被销毁，当回到第一层循环时，再创建的exchange其实与上一次的exchange使用的其实是同一块地址空间。
二、额外空间
第一个例子，假设为算法额外开辟一个arr1[100] 数组，因为100是一个常数，所以空间复杂度就是O(1)
第二个例子，开辟了N个空间大小的数组，因为N是未知数没有固定的值，那么它的空间复杂度就是O(N)。
第三个例子，这是一个C99的变长数组，其实和第二个malloc的空间是一样的，N是个未知数，给arr3开辟了N个空间的大小，那么空间复杂度就是O(N)。
三、N的阶乘空间复杂度
N的阶乘，从之前的递归展开图就可以看出，如果算上第一次，总共调用了N+1次函数栈帧，但是忽略常数项就是O(N），那么它的空间复杂度就是O(N)。
四、斐波那契空间复杂度
斐波那契的时间复杂度是O(2^N)，那它的空间复杂度是多少呢？如果是光看递归展开图还真不能一眼就看出。这里就用动图来演示：
当N-1的栈帧被销毁后，函数会去调用N-2的栈帧，但是我要说的是，N-2使用的函数栈帧其实就是N-1销毁后还给操作系统的那块空间，证明一下：
可以证明一件事，时间一去不复返，空间可以重复利用，那么斐波那契在递归中调用空间调用了N层的栈帧，那么就使用了N个空间，它的空间复杂度其实就是O(N)。
空间复杂度通常都是O(N)或者O(1)，很少碰到像O(N^2)或者O(2^N)，（O(2^N)可以说几乎碰不到，因为实在是太大了，栈根本顶不住）。
常见复杂度的对比
?可以看出O(logN)和O(1)几乎就是一条线，非常的快，O(N)线性的增长，再次是O(N*longN)，到O(N^2)其实就已经非常慢了，20次就已经执行了400次。最慢的是N的阶乘O(N!)。