为什么一定要学算法？

算法，先于计算机存在于世，比编程语言本身更为重要，语言只是工具，而算法才是灵魂。---云风《游戏之旅-我的编程感悟》第二章（4m8h）

1、算法评估

    1.空间复杂度

    2.时间复杂度

    3.对基本操作的评估（一次加减乘除或内存访问，函数调用，都可以算作一次基本操作）

通常用大O表示法（big-Oh notation）来表示问题的复杂度，它表达的是问题的计算量的层次，O即Order的缩写，O(n^2)表示基本操作使用的次数和问题的规模成平方的关系。

常见的层次按一下表递增：

复杂度

2、数据结构

程序是由算法和数据结构组成的，要想学算法，也要学会如何去组织数据，处理数据。

    1.线性表

    a.数组和链表

数组：指屋里地址连续的表，可以用内存地址来检索到对应的元素，可以用常数时间访问到指定2位置的元素，但是在中间插入和删除元素的时间复杂度为线性的。

链表：每个元素的物理位置是任意的，通过指针串接起来，它访问的时间非常长，但是插入和删除的速度却很快，由于需要额外的空间记录元素的前后关系，占用内存也大于数组。

    b.堆栈、队列和串

堆栈和队列是两种特殊的线形表。

堆栈：只能从一头进出，先进入的数据后出来，广泛用于类C语言的函数调用机制。做深度优先搜索求解问题时也需要它。

队列：和堆栈相反，采用先进先出，让数据从线性表的一头进入，从另一头出去，用来保持元素的先后顺序，被广泛用在消息通讯中，也可以用于广度搜索的算法。

优先队列：每个元素都有一个优先级，出队列的时候，永远是优先级最小的元素优先，通常不是由线性表来实现。

c.树、二叉树及其他

树：对有层次的数据集的一种组织方式，树中每个数据节点都有或没有它所下属的数据集，除了根节点是整棵树的根源外，每个数据节点都有唯一的父亲。

二叉树：二叉树的子树有明确的左右之分，让左子树指向自己的一个儿子，让右子树指向自己的下一个兄弟。在表达式计算和数据压缩，以及排序查找方面都有很多的用途。

四叉树及八叉树：四叉树用于平面划分，八叉树用于三维空间，这里所说的空间，不仅仅局限于游戏里的场景空间。

图：图中每个节点并没有父子关系，图纯粹是点和边的集合，节点和节点之间允许加上一些与它相关的数，称为权，带权的图一般叫做网络，节点和节点之间可以是无方向的连接，也可以是有向连接。

d.映射表

key和内容对应起来。