技术概念：算法帝国
算法的定义
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
直白地说，算法就是任何明确定义的计算过程，它接收一些值或集合作为输入，并产生一些值或集合作为输出。这样，算法就是将输入转换为输出的一系列计算过程。
参考来源：Thomas H. Cormen, Chales E. Leiserson (2009), 《算法导论第三版》。
算法的特性（三特性+二选项）
1.有穷性
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止，如果你设计的算法永无休止地尝试解决问题，那么它是无用的。
2.确切性
算法的每一步骤必须有确切的定义，在任何场景下指令都应当没有歧义。
3.可行性
算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。
4.输入项
一个算法有零个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，如零个输入，算法本身已定出了初始条件。
5.输出项
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的。
算法的优劣评价
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。算法的优劣评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
1.时间复杂度
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做 T(n)=Ο(f(n)) 因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。
2.空间复杂度
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
3.正确性
算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。
4.可读性
算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。
5.健壮性
健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也称为容错性。