零基础也能飞速成长！20天掌握Python算法，初学者迈向编程巅峰！

算法基础

算法是解决问题的一系列清晰而有序的步骤。它是一种精确定义的计算过程，接受一些输入并产生输出。算法可以用于各种计算任务，包括排序、搜索、图形处理、机器学习等。

时间复杂度和空间复杂度

在分析算法时，我们关注两个重要的概念：时间复杂度和空间复杂度。

• 时间复杂度：衡量算法执行所需时间的度量。它表示随着输入规模增加，算法执行时间的增长率。常见的时间复杂度有O(1)（常数时间）、O(log n)（对数时间）、O(n)（线性时间）、O(nlog n)（线性对数时间）、O(n^2)（平方时间）等。
• 空间复杂度：衡量算法所需内存空间的度量。它表示随着输入规模增加，算法所需的额外空间的增长率。常见的空间复杂度有O(1)（常数空间）、O(n)（线性空间）、O(n^2)（平方空间）等。

用Python编写和执行简单算法

现在让我们来看一些使用Python编写和执行简单算法的示例。

1. 示例：计算两个数的和

def sum_numbers(a, b):
    return a + b

# 调用函数并打印结果
result = sum_numbers(5, 3)
print("和:", result)

这个例子中，我们定义了一个函数sum_numbers，它接受两个参数a和b，并返回它们的和。我们调用这个函数并打印结果。

1. 示例：计算斐波那契数列

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

# 计算斐波那契数列的第10个数
result = fibonacci(10)
print("斐波那契数列第10个数:", result)

这个例子中，我们定义了一个递归函数fibonacci，它根据斐波那契数列的定义来计算第n个数。我们调用这个函数并打印结果。

下集预告

以上是算法基础的简要介绍和示例代码。如果你有任何问题，请随时留言。接下来，我们可以继续学习冒泡排序算法。