看到阅读量，缓缓打出一个？本文初衷只是一个学习笔记，参考课程邓俊辉的数据结构，大家想了解可以自己去看一下视频，毕竟自己笔记太垃圾，不好误导别人。
正确性： 计算成本：运行时间+储存空间 Ta（P）=用算法a求解某一问题P的实例所需的计算成本 通常：规模接近，计算成本也接近，规模扩大，计算成本也上升。
特定算法+不同实例： Ta（n）=用算法a求解某一问题规模为n的实例所需的计算成本 但是同样问题等规模的不同实例，计算成本不尽相同。 完善：T（n）=max{T（P）| |P|=n}，规模为n的实例最坏的状况下的计算成本
同一问题不同算法也会导致计算成本不同
为给出客观评价，需抽象出一个理想的平台或者模型，不再依赖于上述具体因素，直接准确地描述、测量并评价算法。
Transition Function：（q, c; d, L/R, p） 若当前状态为q，且当前字符为c，则将当前字符改写为d；转向左侧或右侧临格；转入p状态，一旦转入特定的状态‘h’，则停机。
图灵机二进制加一： (<,1,0,L,<)//左行，1–>0 (<,o,1,R,>)//右行 (<,#,1,R,>) (>,0,0,R,>)//右行 (>,#,#,L,h)//复位
寄存顺序编号，总数没有限制：R[2], R[1]… 每一基本操作仅需常数时间 //循环及子程序本身非基本操作
与TM模型一样，RAM模型也是一般计算工具的简化与抽象，使我们可以独立于具体的平台，对算法效率做出可信的比较与评判。
在这些模型中，算法的运行时间正比于算法需要执行的基本操作次数。 T（n）=算法为求解规模为n的问题，所执行的基本操作次数。
