算法基础：顺序结构与选择结构解析

"本课程是《算法赏析》，旨在通过讲解计算机问题求解的经典算法设计方法和算法复杂度分析，提升学员的计算思维能力和算法思维能力。课程内容涵盖计算机概述、操作系统、程序设计语言、算法简介、数据结构简介，以及顺序结构、选择结构、循环结构、循环的嵌套、算法复杂度分析、枚举算法、递归与分治策略、排序算法等。课程强调理论与实践结合，使学员能够应对复杂问题，既能理解算法原理，也能实际编写程序。" 在计算机科学中，算法是解决问题的关键，它是一系列明确的步骤，用于指导计算机执行特定任务。沃思的公式“程序=数据结构+算法”揭示了算法与数据结构在软件开发中的核心地位。算法具有五个基本特性：有穷性、确定性、可行性、输入和输出。有穷性意味着算法必须在有限步骤后终止；确定性确保每条指令有清晰无歧义的解释；可行性是指算法可通过已有的基本运算执行；输入和输出则定义了算法处理的数据。 算法的描述方式多种多样，包括自然语言、流程图、N-S图、伪代码和计算机语言。例如，交换两个变量的值这一简单算法，可以用不同的描述方式进行表达，如通过自然语言描述步骤，绘制流程图，编写伪代码，或者直接用C语言实现。 数据结构是组织和存储数据的方式，它定义了数据的类型和组织形式。数据结构的逻辑结构主要包括集合、线性结构（如数组和链表）、树形结构和图形结构。数据结构的选择对算法效率有着直接影响，因为它们决定了数据的访问和操作方式。 在算法分析中，时间复杂度和空间复杂度是衡量算法效率的重要指标。时间复杂度表示算法运行时间随输入数据规模增长的速度，而空间复杂度则关注算法执行所需的内存空间。理解这两个概念对于优化算法和设计高效程序至关重要。 本课程特别强调枚举算法、分治策略、递归与迭代思想，以及各种排序算法，如选择与交换排序、插入和希尔排序。这些经典算法模型和实践训练将帮助学员提升解决复杂问题的能力，并在有限的存储空间和时间限制下设计有效程序。通过本课程的学习，学员不仅能够“想到”解决方案，还能“做到”实现它们。