数据结构：第1章 基本概念

1. 算法描述：算法是一组完成特定任务的有穷指令序列。所有的算法都必须有：输入，输出，确定性，有限性和有效性。

2. 选择排序(Selection Sort) 原理：首先在排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序列未尾。依此类推，直到所有元素均排序完毕。

复杂度分析：选择排序的交换操作介于0和(n-1)次之间；比较操作为n(n-1)/2之间；赋值操作介于0-3(n-1)次之间。
比较次数是O(n^2)，比较次数与关键字的初始化状态无关，总的比较次数N=(N-1)+(N2)+...+1 = N*(N-1)/2。交换次数为O(n)，最好情况是，已经有序，交换0次；最坏情况是，逆序，交换n-1次。交换次数比冒泡排序少多了，由于交换所需CPU时间比较所需的CPU时间多，n值较小时，选择排序比冒泡排序快。 代码如下：

b#define COMPARE(x, y)  (((x) < (y)) ? -1: ((x) == (y)) ? 0: 1)

int binsearch(int list[], int searchnum, int left, int right)
{
// search list[0] <= list[1] <= ... <= list[n-1] for searchnum. Return its position if found. Otherwise return -1
int middle;
if (left <= rigth)
{
middle = (left + rigth) / 2;
switch(COMPARE(list[middle], searchnum))
{
case -1: return binsearch(list, searchnum, middle + 1, right);
case 0: middle;
case 1: return binsearch(list, searchnum, left, middle - 1);
}
}
return -1
}

4. 算法的性能分析
判断标准可以包含：
a. 程序是否能满足任务的原始规格说明；
b. 程序是否能正确工作；
c. 程序是否包含说明其使用方法和工作过程的文档；
d. 程序是否有效利用函数来创建每一个逻辑单元；
e. 程序代码的可读性如何；
f. 程序是否有效地利用内存和外存；
g. 程序的执行时间是否可接受
上面的f, g两条是对算法性能的评价，算法的性能会与存储空间的数量和执行所需的时间有关。
1.) 空间复杂性包括：固定的空间需求和可变的空间需求。

固定的空间需求：指不依赖于程序输入，输出数量和大小的空间需求，包括代码存储空间，存储简单变量，固定大小的结构变量和常量的存储空间。

可变的空间需求：包括结构变量所需的存储空间，这些结构变量的大小依赖于所求问题的特定实例，同时还包括函数递归调用时所需的额外存储空间。

2.) 时间复杂性，是指编译时间和运行时行的总和。程序的时间复杂性由程序所编写的函数所需的执行步数决定，程序步数本身是程序实例特征的一个函数，虽然一个特定实例可能具有多个特征，但程序步数的计算结果是这些实例特征的某个子集的函数。

3.) 实例特征表：





4.) 性能测试

使用C语言标准库中的时间事件函数进行计时测试：