好的算法：效率高+节省空间
问题：寻找求解算法（算法设计技术）
算法：算法的评价（算法分析技术）
算法类：问题复杂度的评价（问题复杂性分析）
问题类：能够求解的边界（计算复杂性理论）
研究目标：什么问题是可计算的？
已有模型：递归、图灵机、lambda演算、Post系统
条件：有限条指令、每条指令有限步、过程确定
核心论题：Church-Turing问题
指数复杂度：难解；多项式复杂度：现实上可计算；对数复杂度：高度并行
算法复杂度：算法使用的时间、空间的估计
问题复杂度
问题/实例：含有若干参数的需要回答的一般性提问，实例是对其参数的一组赋值。
形式定义：对所有有效输入停机的Turing机
描述？伪码。
类C，Pascal
赋值：<-
if……then……else
while，for，repeat……until
goto
//
允许自然语言，忽略数据结构、模块、异常处理和变量说明
最坏情况：W(n)，解决问题所需的最长时间
平均情况：A(n)，$A(n)=\sum_{I\in S}t_Ip_I$，S：实例集，次数*概率加权，即期望