演算法是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。演算法常常含有重複的步驟和一些比較或邏輯判斷。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。

演算法的時間複雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函式f(n)，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間複雜度（Asymptotic Time Complexity）。時間複雜度用“O（數量級）”來表示，稱為“階”。常見的時間複雜度有： O（1）常數階；O（log2n）對數階；O（n）線性階；O（n2）平方階。

演算法的空間複雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間複雜度類似，一般都用複雜度的漸近性來表示。同時間複雜度相比，空間複雜度的分析要簡單得多。

[font]演算法 Algorithm [/font]

演算法是在有限步驟內求解某一問題所使用的一組定義明確的規則。通俗點說，就是計算機解題的過程。在這個過程中，無論是形成解題思路還是編寫程式，都是在實施某種演算法。前者是推理實現的演算法，後者是操作實現的演算法。

一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：

1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；

2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；

3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算物件的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定除了初始條件；

4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入資料加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；

5、可行性： 演算法原則上能夠精確地執行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成