Hello算法-一键运行的数据结构与算法教程是一个开源的数据结构与算法教程项目，它旨在通过动画图解和一键运行的源代码，帮助初学者理解和掌握数据结构与算法的基础知识。通过生动的动画来展示算法的工作原理和数据结构的底层实现，使得抽象的概念变得直观易懂。
数据结构与算法入门教程
适读人群 ：本书面向计算机相关专业的大学生和该领域的从业者，也适用于对算法感兴趣、具有一定编程经验的人士。
动画图解：重点和难点知识通过动画以图解形式展示，内容清晰易懂、学习曲线平滑，引导初学者探索数据结构与算法的知识地图。
一键运行：源代码可一键运行，帮助读者在练习中提升编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。
配套齐全：附赠源代码、思维导图和书签。
一、初识算法
1.1 算法定义
算法：在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，具有以下特性。
问题是明确的，包含清晰的输入和输出定义。
具有可行性，能够在有限步骤、时间和内存空间下完成。
各步骤都有确定的含义，相同的输入和运行条件下，输出始终相同。
复杂度分析
2.1 算法效率评估
在算法设计中，我们先后追求以下两个层面的目标。
找到问题解法：算法需要在规定的输入范围内，可靠地求得问题的正确解。
寻求最优解法：同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。
在能够解决问题的前提下，可以从下面两个方面对算法的效率进行分析
时间效率：算法运行速度的快慢。
空间效率：算法占用内存空间的大小。
我们应该以设计“既快又省”的数据结构与算法为目标，对于算法效率评估主要分为两种：实际测试和理论估算。
实际测试
对于设计出的两个算法，直接在同一台计算机上运行，但是这种方式存在局限性。1 难以排除环境因素的干扰，不同硬件上不同算法运行的时间可能不一样，需要评估平均效率，不太现实。2 完整的测试太消耗资源，不同数据的输入也会对算法的效率产生影响，为了得到有说服力的结论，需要对不同的数据输入进行测试。
理论估算
由于实际测试具有较大的局限性，我们可以考虑仅通过一些计算来评估算法的效率，这种方法被简称为复杂度分析。
复杂度分析体现算法运行所需的时间（空间）资源与输入数据大小之间的关系。它描述了随着输入数据大小的增加，算法执行所需时间和空间的增长趋势。可以分为3个重点来理解：
“时间和空间资源”分别对应「时间复杂度time complexity」和「空间复杂度space complexity」。
“随着输入数据大小的增加”意味着复杂度反映了算法运行效率与输入数据体量之间的关系。
“时间和空间的增长趋势”表示复杂度分析关注的不是运行时间或占用空间的具体值，而是时间或空间增长的“快慢”。