算法时间度量的基础知识：集合、关系、函数和复杂度

算法时间度量的预备知识 在学习图论之前，我们需要了解算法的时间度量。算法的时间度量是指算法执行的时间长短，可以用基本操作的重复执行次数来衡量。基本操作的重复执行次数可以是1、n、n^2等。 在学习算法时间度量之前，我们需要了解一些预备知识，包括集合、关系、函数、复杂度等概念。集合论是研究集合的一般性质的数学分支，研究对象的广泛性，集合可以是各种不同对象的抽象。例如，二十六个英文字母可以看成是一个集合，所有的自然数可以看成是一个集合，某个学校的学生可以看成是一个集合，等等。 集合的基本概念包括元素、元素与集合的属于关系。元素是组成一个集合的对象或单元，我们可以用小写的英文字母a、b、c等表示集合中的元素。元素可以是单个的数字也可以是字母，还可以是集合。例如，A={a,c,b};B={{a},{b},{c}}。 元素与集合的关系可以用属于（∈）和不属于（∉）来表示。如果a是集合A中的元素，我们记为a ∈ A，读作a属于A；如果a不是集合A中的元素，我们记为a ∉ A，读作a不属于A。 需要注意的是，集合并不决定于它的元素展示方法。集合的元素被重复或重新排列，集合并不改变。例如，{a,a,b,c,d,c}={a,b,c,d}。集合的元素可以是具体事物，可以是抽象概念，也可以是集体。例如，一本书、一支笔；集合{1,2,3}可以是集合B={一本书，一支笔，{1,2,3}}的元素。 在学习算法时间度量时，我们需要了解复杂度的概念。复杂度是指算法执行的时间或空间的度量。我们可以用大Onotation、Ωnotation、Θnotation等来表示复杂度。 在图论中，我们需要了解图的基本概念，包括图的定义、图的表示、图的遍历、图的连通性等。图可以用邻接矩阵、邻接表等来表示。图的遍历可以用深度优先搜索、广度优先搜索等方法来实现。 学习算法时间度量需要了解许多预备知识，包括集合、关系、函数、复杂度等概念。只有掌握了这些概念，才能更好地理解算法时间度量的原理和应用。