身為一個前端工程師，會寫寫網站但都一直沒有真正的去摸索理解演算法在web的定義，最常聽到就是YT演算法，但真的是那樣子嗎？
演算法是計算機科學與程式設計領域中重要的。也是我們人利用電腦解決問題的技巧之一，但不僅用於電腦領域上，包括數學、物理或是生活和工作都可以用演算法來描述。
接下來可能會說說演算法的意思，但知道有時候幾個字或是程式碼會讓人不太懂，所以會用圖解的方式來讓人來理解，但會介紹比較普遍的演算法或是常使用的為主。
演算法被定義為:「在有限步驟內解決數學問題的程式。」運用在計算領域中，我們也可以把演算法定義成: 「為了解決某個工作或問題，所需要有限數目的機械性或重複性指令與計算步驟。」
描述演算法所需五個條件．
| 演算法特性 | 內容&說明 |
|---|---|
| 輸入(Input) | 0個或多個輸入資料，這些輸入必須有清楚的描述或定義 |
| 輸出(Output) | 至少會有一個輸出結果，不可以沒有輸出結果 |
| 明確性(Definiteness) | 每一個指令或步驟必須是簡潔明確而不含糊的 |
| 有限性(Finiteness) | 在有限步驟後一定會結束，不會產生無窮迴路 |
| 有效性(Effectiveness) | 步驟清楚且可行，能讓使用者用紙筆計算而求出答案 |
另外流程圖(Flow Diagram)也是相當通用的演算法表示法，使用某些圖形符號．
要如何評量一個演算法的好壞呢？
可以就某個演算法的執行步驟來衡量執行時間的標準，涉及到變數儲存與運算式的複雜度，真正絕對精確的執行時間一定不一樣。
可以利用一種「概量」的觀念來衡量執行時間，稱為「時間複雜度」(Time Complexity)
O(f(n))可視為某演算法在電腦中所需執行時間不會超過某一常數倍的f(n)，也就是當某演算法執行時間T(n)的時間複雜度．
時間複雜度只是執行次數的一個概略的量度層級，並非真的執行次數。而Big-oh是一種來表示最壞執行時間的表現方式，也是最常使用在描述時間複雜度的漸進式表示法．
常見的Big-oh有下列:
| Big-oh | 特色&說明 |
|---|---|
| O(1) | 稱為常數時間(constant time)，表示演算法的執行時間是一個常數倍 |
| O(n) | 稱為線性時間(linear time)，執行時間會隨著資料集合的大小而線性成長 |
| O(log_2n) | 稱為次線性時間(sub-linear time)，成長速度比線性時間還慢，而比常數時間還快 |
| O(n^2) | 稱為平方時間(quadratic time)，演算法的執行時間會成二次方的成長 |
| O(n^3) | 稱為立方時間(cubic time)，演算法的執行時間會成三次方成長 |
| (2^n) | 稱為指數時間(exponential time)，演算法的執行時間會成2的n次方成長 |
| O(nlog_2n) | 稱為線性成對數時間，介於線性及二次方程長的中間之行為模式 |
對於n>=16時ｍ時間複雜度的優劣比較關係如:
O(1) < O(log_2 n) < O(n) <O(nlog_2 n) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n)
接下來會介紹常用的演算法，來去學習以及應用
大概的主題包括:
1.演算法介紹
2.認識資料結構
3.排序演算法
4.搜尋與雜湊演算法
5.陣列與鏈結演算法
6.堆疊與佇列演算法
7.樹狀演算法
8.圖型演算法
這應該不會太難吧！！
要是哪裡理解上還是邏輯上有錯請各位大大指正，感謝。
在時間複雜度的表格中，出現了不應該在那邊的「輸出(Output)」喔。
是線性時間(linear time)才對，感謝指正！
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