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First priority is to make you code ** CLEAR and CORRECT, but ** PERFORMANCE is also an essential， Keep Asking: How long will my program take, as a function of Input Size?
程序首先要简洁正确，性能也不可忽视
总是记得问自己：不同的输入情况下，我的程序的性能会如何？
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算法分析，枯燥抽象，我的粗浅了解只停留在复杂度（big-Oh)、运行时间、占用内存上，很零散。《算法4》的讲解思路很有一套模式，感觉我也尝试做了一时刻的科学研究。
基本思路
开篇作者提出两个大家非常关心的两个问题：
这个程序多长时间跑完？
为什么报错“内存不足”了？
解决此类关于算法/程序分析的问题，作者建议的思路抽象、烧脑，但是系统、普世智慧：
Base on the ** Scientific Method,
Apply the ** Mathematical Analysis to develop concise cost models
Do the ** Experimental Studies** to validate these models
基于科学研究的方法，
使用数学分析产生算法成本模型，
通过各种试验验证这些模型。
这是算法分析的大方向，其实我们也可以拿来用在很多方面，以后再研究。
科学方法 （OHPVV）
科学方法是科学家们用来研究理解现实世界的，我们进行算法分析的时候也可以套用这一方法，我简称为 OHPVV：
观察（Observe）
假设（Hyperthesize）
预测（Predict）
验证（Verify）
确认（Validate）
科学家这样做：
观察现实世界的问题现象，清楚的进行表述，通常进行具体的量化，比如牛顿发现苹果从树上往地上掉，当时他已经知道是由于重力的吸引，他想：如果苹果树长得更高，像月球那么高是不是还会掉呢？为什么月球没有掉下来呢？
对前面观察到的现象可能的答案进行猜想和假设，他设想月球受到一个向心力的作用，在做圆周运动，所以不会掉。
之后根据假设和设想，进行预测，验证自己的预测，并最终确认万有引力的假说。
将科学方法应用于算法分析中
那我们进行算法分析的时候如何借鉴这种科学方法呢？
- 观察程序在给定的不同输入情况下，运行多久？
可以在程序的关键代码段执行前后加入计时代码，计算duration。
long start = System.currentTimeMillis()
.......<code>
long end = System.currentTimeMillis()
long duration = (start - end ) /1000.0;
这里容易忽视的一点是，程序的输入(Input Size)很关键。大文件和小文件的处理时间肯定不一样，算法分析的一个重点就是，如何保证程序在大量输入的情况下，依然可以在合理的时间内运行完。
- 建立一套数学模型，模拟计算程序运行时间
- Develop an input model, including a definition of the problem size
- Identify the inner loop
- Define a cost model that includes operations in the inner loop
- Determine the frequency of execution of those operations of the given input.
简单的说就是，界定程序的输入模型，找出程序的核心耗时代码块（通常循环语句比较占时），给出核心循环代码块中操作代码的成本模型（耗时），确定对于不同的输入模型(比如最坏情况下），这些操作代码的执行频率。
套用二八原则，就是大多数程序的运行时间取决于一小部分核心代码块的算法实现。
举例分析：Binary Search
public static int rank(int key, int[] a){
int lo=0;
int hi = a.length -1;
while (lo <=hi){
int mid = lo + (hi - lo) / 2;
if (key < a[mid]) hi = mid - 1;
else if (key > a[mid]) lo = mid + 1;
else return mid;
}
return -1;
}
输入模型：array a[N], size of N
核心循环块： while loop
成本模型：数组值之间的比较操作
运行频次分析：最坏情况下是 lgN+1
3 . 应用算法并进行试验、校正算法
这是算法分析的基本套路，掌握起来。至于具体的成本分析和频次分析这里不具体展开，后面会单独再写。
那现在做好算法分析了，接下来就是改进算法，测试，改进再测试了。
总结
当程序员解决一个新问题的时候，建议以下的策略：
Always keep asking "How long will it take, as a function of the input size?"
1。参考经典，简洁正确的实施代码
2。进行算法分析，分析：
- 输入（input model）
- 核心代码块（inner loop）
- 成本模型（cost model）
- 运行频次分析（analysis）
分析最坏情况很重要。
3。改进算法
4。测试新算法，重复2，3，4
算法分析很烧脑、费时，一般需要比较专业的人士做，但任何普通的程序员在日常工作中学会一些算法分析，对改进程序的性能，以及提升自己早日成为更专业人士，功不可没。
另外还有一点，数学真的很重要，很重要，很重要，后悔当初没有好好学习数学了。学生时代家长老师们挂在嘴边的话，“学好数理化，走遍天下都不怕”，现在想想，很有道理。