1.算法及其基本特征
算法是指对方案的准确描述，是解决问题的执行步骤。
算法不等于数学上的计算方法，也不等于程序。程序是算法的载体。
算法的基本特征如下：
（1）可行性：步骤可实现，执行结果可达到预期目的。
（2）确定性：步骤明确，不模棱两可，无多义性。
（3）有穷性：有限的时间（内存）内完成。
（4）拥有足够的输入：算法需要拥有足够的输入信息（初始化信息），当输入数据不足时，算法可能失效。
2.算法复杂度
算法复杂度用来衡量算法的优劣，包括算法的时间复杂度和空间复杂度。
（1）算法的时间复杂度
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。
算法的时间复杂度不等于算法程序执行所需要的具体时间。算法程序执行的具体时间受所使用的计算机、程序设计语言以及算法实现过程中的许多细节的影响。而算法的时间复杂度与这些因素无关。
算法的计算工作量是用算法所执行的基本运算次数来度量的。算法所执行的运算次数与问题的规模有关。
在具体分析一个算法的工作量时，在同一个问题规模下，算法所执行的基本运算次数还可能与特定的输入有关。即输入不同时，算法所执行的基本运算次数不同。
（2）算法的空间复杂度
算法的空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
算法执行期间所需的存储空间包括3个部分：
输入数据所占的空间
程序本体所占的空间
算法执行过程中所需要的额外空间。（包括算法程序执行过程中的工作单元，以及某种数据结构所需要的附加存储空间）
如果额外空间量相对于问题规模（即输入数据所占的存储规模）来说是常数，即额外空间量不随问题规模的变化而变化，则称该算法是原地（in place）工作的。
为了降低算法的空间复杂度，主要应减少输入数据所占的存储空间以及额外空间，通常采用压缩存储技术。
