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docs/算法/01.算法和数据结构概述.md

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+# 概述
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+> 数据结构是程序的骨架，而算法则是程序的灵魂。
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+《算法 + 数据结构 = 程序》 是 Pascal 语言之父 Niklaus Emil Wirth 写过的一本非常著名的书。而作为书名的这句话也成为了计算机科学的经典名句。可见，对于程序设计来说，算法和数据结构的关系密不可分。
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+大部分数据结构和算法教材，在开篇都试图会给这两个概念下一个明确的定义。但是，这些定义都很抽象，对理解这两个概念并没有实质性的帮助
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+从广义上讲，数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。
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+数据结构是计算机存储、组织数据的方式，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合
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+数据结构和算法是相辅相成的。数据结构是为算法服务的，算法要作用在特定的数据结构之上。 因此，我们无法孤立数据结构来讲算法，也无法孤立算法来讲数据结构。
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+算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。
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+想要学习数据结构与算法，首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的概念——复杂度分析。
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+《数据结构和算法》解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题，因此，我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法，这就是复杂度分析方法。
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+所以，如果你只掌握了数据结构和算法的特点、用法，但是没有学会复杂度分析，那就相当于只知道操作口诀，而没掌握心法。
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+那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。
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+- 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。
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+- 空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。
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+因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而有时候，时间最优和空间最优往往是「鱼和熊掌」不可兼得，那么我们就需要从中去取一个平衡点。
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+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。
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+## 复杂度
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+```java
+int cal(int n) {
+    int sum = 0;
+    int i = 1;
+    for (; i <= n; ++i) {
+    	sum = sum + i;
+    }
+    return sum;
+}
+```
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+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。
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+从CPU的角度来看，这段代码的每一行都执行着类似的操作：读数据——运算——写数据。
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+尽管每行代码对应的CPU执行的个数、执行的时间都不一样，这里只是粗略估计，假设每行代码执行的时间都一样，为unit_time。
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+第2、3行代码分别需要1个unit_time的执行时间，第4、5行都运行了n遍，所以共需要 2n * unit_time 的执行时间，所以这段代码总的执行时间就是(2n+2) * unit_time 
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+可以看出来，所有代码的执行时间T(n)与每行代码的执行次数成正比。
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+```
+T(n)  = O(f(n))
+```
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+ T(n) 它表示代码执行的时间； n 表示数据规模的大小；
+ f(n) 表示每行代码执行的次数总和。因为这是一个公式，所以用 f(n) 来表示。
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+公式中的 O ，表示代码的执行时间 T(n) 与 f(n) 表达式成正比。
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+第一个例子中的T(n) = O(2n+2)，第二个例子中的T(n) = O(2n 2 +2n+3)。
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+!!! tip "大O复杂度表示法"
+**这就是大O时间复杂度表示法。大O时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以，也叫作渐进时间复杂度（asymptotic time complexity），简称时间复杂度。**

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           - openldap: roles/auth/openldap.md
 
 
+  - "算法":
+      - "0. 算法概述": 算法/01.算法和数据结构概述.md
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+      - "认证":
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