算法是为逐步解决问题而设计的一系列通用指令，给定某个输入，算法就能得到对应的结果--算法就是解决问题的方法。
算法分析关心的是基于所使用的计算资源比较算法。
计算资源有两种思考方式，一种是考虑算法在解决问题时要占用的空间或内存（空间复杂度），另一种是根据算法执行所需的时间进行分析和比较（时间复杂度）。
大O记法
如果将计算总和所用的赋值语句定义为T(n)=1+n的话，参数n被叫做问题规模，这个函数可以理解为“当问题规模为n时，解决问题所需要的时间是T(n)，即需要1+n步”。
随着问题规模的增长，当n增长时，T(n)函数的某一部分会比其余部分增长的快。用数量级函数描述的是，当n增长时，T(n)增长最快的部分。数量级常被称作大O记法，记作O(f(n))。
算法的性能有时不仅依赖于问题规模，还依赖于数据值，对于这种算法，要用最坏情况、最好情况、普通情况来描述性能。最坏情况指的是某一个数据集会让算法的性能极差，那么最好情况就是值性能最佳，介于两个极端之间的就是普通情况。
