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1、需求---->算法

算法-->独自存在 解决问题的思想

特性：

输入性

输出性

有穷性

确定性

可行性

2、基本运算总数 ---->效率

3、问题规模N

T(N) ---N (数学概念：渐进函数)

时间复杂度---"O"

最优时间复杂度

最坏时间复杂度(重点)

平均时间复杂度

4、时间复杂度计算规则

1、常数项 操作 ---O(1)

2、顺序结构 累和

3、循环结构 累积

4、分支结构 取时间复杂度最高

5、最坏时间复杂度（未说明）

6、只取最高次项 其他忽略

5、空间复杂度---了解就行

6、时间复杂度消耗时间的排序

O(1) < O(logn) < O(n) <O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n) < O(n!) < O(n^n)

7、对Python中list操作分析---->各个操作效率不同（时间复杂度不同）

工具模块 ：timeit

创建对象：timeit.Timer()

参数：

1、测试代码段

2、导入语法

3、计时器(平台相关)

返回值：

time对象

调用方法：time.timeit()

参数：

1、设置测试次数

返回值:

时间（秒数 float类型）

8、list dict操作时间复杂度剖析

9、数据结构

概念：数据元素之间的关系

数据结构是算法的载体

共同构成一个程序

抽象数据类型(ADT)

插入 删除 修改 查找 排序

10、顺序表---属于线性表

连续内存，存储形式

1、直接存储数据（数据类型相同）

2、元素外置（存储元素的对应地址）