1、算法：解决问题的方法。 
 

我们可以把所有的算法想象为一本“菜谱”，特定的算法比如菜谱中的的一道菜的制作流
程，只要按照菜谱的要求制作，那么谁都可以做出一道好吃的菜。so，这个做菜的步骤就可
以理解为：“解决问题的步骤”
 
例如排序的算法，有插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序（六
大排序算法：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、堆排序、快速排序-CSDN博
客）
这么多算法，那怎么衡量他们的好坏呢？
比如衡量一台电脑的好坏，可以CPU，价格，内存等
算法可以用时间复杂度，和空间复杂度来衡量。
时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额
外空间。

2.什么是时间复杂度

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        //下面这句代码会运行多长时间
        int i = 0;
        
        //那下面这句呢？
        int a = 1,b = 2,c = 3...z = 26;
        
        
        for(int i = 0; i < n ;i++){
            System.out.println("Hello world!");//那这句呢？
       }
        
        //电脑运行每一句代码的时候都要要花费时间，我们可以把每一条语句 
的执行时间都看做是一样的，记为一个时间单元。
        
        //所以上面的前两句代码各花费了两个时间单元，第三句花费了n个时 间
单元
        
        //用T(n)表示程序运行了多长时间，那么上面的代码运行时间为
        T(n) = 2 + n
        //其中的n被我们称为问题的规模，其实就是处理问题的大小
        
        //一般只关心随着问题规模n趋于无限大时对结果影响最大的项
        //所以上面的T(n)可以简化为T(n) ~ n
            简化后的式子就是这个算法的时间复杂度
            记为O(f(n))为时间复杂度
            
            //所以上面的算法的时间复杂度为O(n)
   }
}