一，

在我所知道的算法中，图算法应该是最有用的。

解决问题需要三个步骤：

1. 分析题意；
2. 使用相应的数据结构，来建立问题模型；
3. 使用相应的算法来解决问题

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二，对数与大O表示法

1）对数：

你可能不记得什么是对数了，但一定记得什么是幂，表示将多少个10相乘等于100，答案是2个。因此=2；对数运算是幂运算的逆运算。

使用大O表示法讨论算法的运行时间的时候，log指的都是，比如log8=3（因为=8），比如log1024=10（因为=1024）。

在算法的时间复杂度的计算中，经常会用到log时间，因此我们必须明白对数的概念。

2）大O表示法：

在日常的算法学习过程中，经常会遇到大约5种大O表示法表示的算法运行时间：

• O()，也叫做对数时间，常见的算法比如二分查找；
• O(n)，也叫做线性时间，常见的算法比如简单查找；
• O(n*)，这样婶儿的——常见的算法比如快排（快速排序），一种很常用的、速度较快的算法；
• O()，——常见的算法比如选择排序、冒泡排序，一种速度较慢的算法；
• O(n!)，——常见的算法比如旅行商问题的解决方案，一种速度非常慢的算法；

3）启示：

• 大O表示法计算的是操作数；
• 算法的速度指的并不是运行时间，而是操作数的增速；
• 讨论算法的速度的时候，我们说的是随着输入的不断增加，其算法的运行时间将以什么样的速度增加；
• 算法的运行时间用大O表示法表示；
• O()比O(n)快，当待查找的元素的数量越多的时候，前者比后者的速度就越快；

 ——《算法图解》

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三，常见的时间复杂度所耗时间的大小排列：

O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O()<O()<O()<O(n!)<O()

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未完待续...