程序＝数据结构＋算法
算法的基本要素：确定性，有穷型，输入输出&可行性！
复杂度度量
时间复杂度
渐进上界：大O记号 渐进下界：大记号 渐进趋势：大记号 常见的时间复杂度类型有，指数型O（2^N） 多项式型O（n^m） 对数型O（logn） 其中O（n）,O(1)是多项式型的特殊形式，一般情况下算法的时间复杂度： 对数型 优于 多项式型 优于 指数型。
空间复杂度
空间复杂度类型依然有，指数型O（2^N） 多项式型O（n^m） 对数型O（logn） 常数型O（1） 一般情况下算法的空间复杂度： 对数型 优于 多项式型 优于 指数型。
递归中的算法改进（以Fibonacci序列为例）
二份递归
／／代码
int fib(int n)
{
if(n==0||n==1)
return n;
else
return fib(n-1)+fib(n-2);
}
时间复杂度分析： O(2^n)
改进1：线性递归
int fib(int n,int & prev)
{
if(n == 0)
{
prev=0;
return 0;
}
int prevprev=fib(n-1,prev);
return prevprev+prev;
}
空间复杂度：O(n) 时间复杂度：O(n)
改进２：迭代
int fib(int n)
{
int f=0,g=1;
while(0<n--)
{
g=f+g;//prevprev
f=g-f;//prev
}
return g;
}
时间复杂度：O(n) 空间复杂度：O(1)
总结：一个函数的递归调用中，任意子递归是应该独立求解的，如果一个子问题需要另一个子问题的值，或者子问题之间有相互调用，就会引起时间或空间的无谓增加，应尽量利用两个子问题之间的关系，改善递归方法，消除这些问题~
递归展开方法
尾部调用递归
可以使用 迭代 的方法实现，比如上面的fib函数。
迭代定义：指多次计算，每次计算都有新值出现，而且这个新值是由旧值得来的。更加的接近最终结果，迭代一般用循环来做，但没有规定不能用其它方法来做。
其他调用递归
使用栈展开
下一张：数组与线性表