进入算法世界
瑞士著名的科学家Niklaus Wirth教授曾提出：数据结构+算法=程序。数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂
算法是对特定问题求解步骤的一种描述。它不依赖于任何一种语言，既可以用自然语言、程序设计语言描述，也可以用流程图、框图来表示。
算法的特性
■ 有穷性：算法是由若干条指令组成的有穷序列，总是在执行若干次后结束，不可能永不停止。
■ 确定性：每条语句都有确定的含义、无歧义。
■可行性：算法在当前环境条件下可以通过有限次运算来实现。
■ 输入/输出：有零个或多个输入以及一个或多个输出。
如何衡量一个算法的好坏？
高效率、低存储
1. 准确性 2.易读性 3.健壮性 4.高效性 5.低存储性
1.输入输出
1.1输入输出
输入输出方法
■ C/C++ ，格式化输入输出： scanf,printf 。速度快，格式容易控制。
■ C++输入输出流： cin ， cout 。速度慢，使用简单，自动识别类型。
■ 快读： 用 getchar 达到快速读入，其实也简单。
输入输出的选择
■ 数据量大： 建议选择 scanf 或者快读，防止 TLE 。
■ 数据量小 ：可以按照喜欢的来。
1.2快读
快读代码
inline int read() { int x=0,f=1; char ch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9'){ if(ch=='-') f=-1; ch=getchar(); } while(ch>='0'&&ch<='9'){ x=(x<<1)+(x<<3)+(ch^48); ch=getchar(); } return x*f; }
2.位运算
2.1运算符
运算符简介
■ 运算符是什么： 运算符是一种告诉编译器执行特定的数学或逻辑操作的符号。
■ 运算符有哪些： C 语言内置了丰富的运算符，并提供了以下类型的运算符：
算术运算符，关系运算符，逻辑运算符，位运算符，赋值运算符，杂项运算符。
重要运算符
■ 算术运算符： + ， - ， * ， / ， % ， ++ ， -- 。
■ 关系运算符 ： == ， != ， > ， < ， >= ， <= 。
■ 逻辑运算符： && ， || ， ! 。
■ 位运算符： & ， | ， ^ ， ~ ， << ， >> 。
2.2位运算
位运算简介
■ 位运算有啥用： 位运算符作用于位，并逐位执行操作。
■ 位运算具体讲解： 下表显示了 C /C++ 支持的位运算符 。
假设变量 A 的值为 60，变量 B 的值为 13。
| 运算符 | 描述 | 实例 |
& |
按位与运算符，按二进制位进行"与"运算。运算规则：0&0=0; 0&1=0; 1&0=0; 1&1=1; |
(A & B) 将得到 12 即为 0000 1100 |
| |
按位异或运算符，按二进制位进行"异或"运算。运算规则： 0^0=0; 0^1=1; 1^0=1; 1^1=0; |
(A ^ B) 将得到 49,即为 0011 0001 |
^ |
按位异或运算符，按二进制位进行"异或"运算。运算规则： 0^0=0; 0^1=1; 1^0=1; 1^1=0; |
(A ^ B) 将得到 49,即为 0011 0001 |
~ |
~ |
(~A ) 将得到 -61,即为 1100 0011，一个有符号二进制数的补码形式 |
<< |
二进制左移运算符。将一个运算对象的各二进制位全部左移若干位（左边的二进制位丢弃，右边补0）。 |
A << 2 将得到 240，即为 1111 0000 |
>> |
二进制右移运算符。将一个数的各二进制位全部右移若干位，正数左补0，负数左补1，右边丢弃。 |
A>> 2 将得到 15，即为 0000 1111 |
3.枚举
3.1枚举的引入
如果让你去开一扇门，从别人那拿到了一串若干把钥匙，你该怎么办呢？
3.2枚举的简单理解
1、拿出第一把钥匙 1、验证第一把钥匙能否开门
2、拿出第二把钥匙 2、验证第二把钥匙能否开门
3、拿出第三把钥匙 3、验证第三把钥匙能否开门
.
N、拿出第N把钥匙 N、验证第N把钥匙能否开门
列举 验证
3.3枚举简介
什么是枚举
■ 枚举是什么： 枚举是基于已有知识来猜测答案的一种问题求解策略。
■ 枚举的思想： 枚举的思想是不断地猜测，从可能的集合中一一尝试，然后再判断题目的条件是否成立。
枚举的要点
■ 给出解空间： 建立简洁的数学模型。
枚举的时候要想清楚：可能的情况是什么？要枚举哪些要素？
■ 减少枚举的空间： 枚举的范围是什么？是所有的内容都需要枚举吗？
在用枚举法解决问题的时候，一定要想清楚这两件事，否则会带来不必要的时间开销。
■ 选择合适的枚举顺序： 根据题目判断。
比如例题中要求的是最大的符合条件的素数，那自然是从大到小枚举比较合适。
3.4 枚举算法实例
例一：百钱买白鸡
1.问题描述：
公鸡每只5元，母鸡每只3元，三只小鸡1元，用100元买100只鸡，问公鸡、母鸡、小鸡各多少只？
2.算法分析：
利用枚举法解决该问题，以三种鸡的个数为枚举对象,分别设为i，j和k，用三种鸡的总数（ i+j+k=100）和买鸡钱的总数（1/3*i+3*j+5*k=100）作为判定条件，枚举各种鸡的个数。直到找到正确的答案
例一代码简易实现：
例二：骰子的游戏
1.问题描述：
在Alice和Bob面前的是两个骰子，上面分别写了六个数字。
Alice和Bob轮流丢掷骰子，Alice选择第一个骰子，而Bob选择第二个，如果谁投掷出的数更大，谁就可以获胜。
现在给定这两个骰子上的6个数字，你需要回答是Alice获胜几率更大，还是Bob获胜几率更大。（请注意获胜几率相同的情况）。
2.算法分析：
先枚举Alice的骰子的数字，再枚举Bob的骰子的数字。比较大小，然后统计谁获胜的情况多，也就表明谁获胜的几率更大。
例二代码简易实现：
算法复杂度
好，学了枚举算法。
是不是所有问题都可以用枚举解决呢？
NO！
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。
算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。
这就要引入算法复杂度的概念
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量，
而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。
算法复杂度中，主要考虑时间复杂度，当然这不是说空间复杂度不重要。
在讲时间复杂度之前，先再引入一个概念，基本操作数。
基本操作数
■ 同一个算法在不同的计算机上运行的速度会有一定的差别，并且实际运行速度难以在理论上进行计算，实际去测量又比较麻烦，所以我们通常考虑的不是算法运行的实际用时，而是算法运行所需要进行的基本操作的数量。
■ 在普通的计算机上，加减乘除、访问变量（基本数据类型的变量，下同）、给变量赋值等都可以看作基本操作。
■ 对基本操作的计数或是估测可以作为评判算法用时的指标。
时间复杂度
时间复杂度
■ 时间复杂度定义： 在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。
■ 时间复杂度的作用： 衡量一个算法的快慢，一定要考虑数据规模的大小。所谓数据规模，一般指输入的数字个数、输入中给出的图的点数与边数等等。一般来说，数据规模越大，算法的用时就越长。而在算法竞赛中，我们衡量一个算法的效率时，最重要的不是看它在某个数据规模下的用时，而是看它的用时随数据规模而增长的趋势，即时间复杂度。
■ 时间复杂度的表示： 一般情况下，算法竞赛只会用到大 O ，也就是最差复杂度。例O(n),O(n 2 ) 和 O(nlogn) 等等。
算法篇下篇继续！
