概念：
数据结构
Data Structure
存储数据的不同方式
计算机作为一门工程学科，容易理解，做出东西来，比死板的背概念要重要的多。
什么是算法？
针对同一个问题，不同的解决方法
比如从1到100求和，可以从1到100累加，也可以1+100 乘以50
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如何测算算法的优劣？
时间测算
完成同样的结果，用的时间越短，算法越好。
空间测算
如果解决问题需要额外的空间，也就是不包括存储数据的空间，占的空间越少，这个算法越好。
算法耗时的通常计算方法。
在学术上如何来表述一个算法的优劣呢？
Big O
用来标记时间的复杂程度
什么是时间复杂度？
计算机解决一个问题，执行的时间，随着问题规模的扩大，时间是怎么变化的。
访问数组某个位置的值，随着规模的扩大，所用的时间是怎么变化的。
由于数组访问某个位置，只需要计算偏移量就行了，查询第10个和查询第1000个，都是计算偏移量需要花的时间。
我们把这种问题的时间复杂度 表示为O(1)
计算时间复杂度的时候，我们只计算随着规模的扩大，所需要的时间，不考虑必要的操作，比如循环，赋初始值。
访问链表某个位置的值
如果我们访问链表的第一个，那么时间复杂度还是O(1)
但是我们说时间复杂度，一般是讲“最差”的情况
如果访问第一个需要1s，那么访问第10个需要10s，我们把这种问题的时间复杂度表示为O(n)
就是说，当问题的规模扩大的时候，消耗的时间是线性的扩大。
时间复杂度就是 时间针对于问题规模的变化，而进行变化的规律
求数组平均数的时间复杂度
算法是先累加求和，然后除以数组长度
随着数组的增大，需要累加的数会增多，所以时间复杂度为O(n)
作业
下一节：
排序算法
（课程在马士兵微博）