本篇是学习了《趣学算法（第2版）》 第一章之后总结的。
在这里插入图片描述
对算法的理解：
计算机虽然可以高效的进行运算，但是有很多问题拼的不是算力，而是策略。如果没有策略的去计算，那再强的运算能力也只能称为“蛮力”。策略就是帮助我们如何用更少的计算步骤、更快的速度去运算出结果。换言之，策略就是你设计算法的思路，目的只有一个就是：快人一步。
计算机不同于人脑，人脑面对问题可以先去“观察”、“分析”，然后把复杂转化成简单问题（跟数学题一样，算法就是简便的解题思路）。目前在绝大多数领域计算机还不具备这个功能，离开了人脑，计算机还只是一个人的使用工具罢了。
算法有两个衡量标准：
- 时间长短（时间复杂度）
- 占用内存大小（空间复杂度）
先展望一下学习历程：
算法学习是一个循序渐进的过程，经常训练解题能力，逐步积累解题方法策略，最后内化成自己的知识，灵活运用去应对新的问题。
“初极狭，才通人。复行数十步，豁然开朗。”，挺喜欢这句话😁
算法知识点
-
高斯算法（倒序相加）
-
数列求和
算法题目
求：
该函数属于爆炸增量函数。
做题思路
方法一
公式法
如果还记得高中数学知识，不难发现，这是一个等比数列求和问题，
等比数列求和公式：
本文暂不讲解公式推导过程
代入公式，上面的式子 = ，从而转化问题，解题
方法二
忘记方法叫什么名字了，主要原理就是销项，使问题转化成第一项和最后一项的差。
根据原式，等号两边同时乘以2，得式子②
用式子② - 原式 =
据专家统计，每颗麦粒的平均重量约41.9毫克，这些麦粒的总重量为：
全世界人口按77亿计算，每人差不多可以分得100000千克（即100吨）！
总结
常见的算法时间复杂度有以下几类。
-
常数阶。
常数阶算法的运行次数是一个常数，如5、20、100。常数阶算法的时间复杂度通常用O(1)表示。 -
多项式阶。
很多算法的时间复杂度是多项式，通常用 0(n)、、
等表示。
-
指数阶。
指数阶算法的运行效率极差，程序员往往像躲“恶魔”一样避开这种算法。指数阶算法的时间复杂度通常用、
、
等表示。
-
对数阶。
对数阶算法的运行效率较高，通常用、
等表示。
指数阶增量随着的增加而急剧增加，而对数阶增长缓慢。它们之间的关系如下：
在设计算法时，我们要注意算法复杂度增量的问题，尽量避免爆炸级增量。
通过上面一个算法小例子，又勾起了我对数学的兴趣。算法跟数学是息息相关的，平常也要复习一下数学知识，相信也会有所帮助的。
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