2.1 算法的基本概念
算法与程序设计及数据结构密切相关，是解决一个问题的完整的步骤描述，更是解决这个问题的策略、规则和方法。算法的描述形式有很多种，如传统流程图、结构化流程图及计算机程序语言等，下面就介绍算法的一些相关内容。
2.1.1 算法的特性
算法是为解决某一特定类型的问题而制定的一个实现过程，它具有下列特性。
1．有穷性
一个算法必须在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成，不能无限地执行下去。如要编写一个由小到大整数累加的程序，就需要给出整数的上限，也就是加到哪个数为止。若没有上限，那么程序将无终止地运行下去，进入死循环。
2．确定性
算法的每一个步骤都应当有确切定义，每一个过程都不能有二义性，必须对将要执行的每个动作做出严格而清楚的规定。
3．可行性
算法中的每一步都应当能有效地运行，也就是说算法是可执行的，并能够最终得到正确的结果。如下面一段程序：
在这段代码中，“z=x/y;”就是一个无效的语句，因为0不可以做分母。
4．输入
一个算法应有零个或多个输入。输入就是执行算法时需要从外界取得的一些必要的（如算法所需的初始量等）信息。例如：
int a,b,c;
scanf("%d,%d,%d",&a,&b,&c);
上面的代码中有3个输入。又如：
上面的代码需要零个输入。
5．输出
一个算法应有一个或多个输出。什么是输出？输出就是算法最终所求的结果。编写程序的目的就是要得到一个结果，如果一个程序运行下来没有任何结果，那么这个程序本身也就失去了意义。
误区警示
需要注意的是：一个程序，可能存在输入，也可能不存在输入，但一定存在输出。也就是说，至少存在一个输出。
2.1.2 算法的优劣
衡量一个算法的好坏，通常要从以下几个方面来分析。
1．正确性
正确性是指所写的算法应能满足具体问题的要求，即对任何合法的输入，算法都会得出正确的结果。
2．可读性
可读性是指算法被写好之后，该算法被理解的难易程度。一个算法可读性的好坏十分重要，如果一个算法比较抽象，难以理解，那么这个算法就不易于进行交流和推广使用，其后续修改、扩展、维护都十分不方便。因此在写一个算法时，要尽量将该算法写得简明、易懂。
3．健壮性
一个程序完成后，运行该程序的用户对程序的理解各有不同，并不能保证每一个人都能按照要求进行输入。健壮性就是指当输入的数据非法时，算法也会做出相应判断，而不会因为输入的错误造成瘫痪。
4．时间复杂度与空间复杂度
简单地说，时间复杂度就是算法运行所需要的时间。不同的算法具有不同的时间复杂度，当一个程序较小时，会感觉不到时间复杂度的重要性；但当一个程序特别大时，时间复杂度实际上是十分重要的。因此，如何写出更高速的算法一直是算法优化的目标。空间复杂度是指算法运行时所需的存储空间的大小。随着计算机硬件的发展，空间复杂度已经不再显得那么重要。