1.程序设计解决的两个问题：
（1）处理实际问题中的各种对象及其相互关系，即映射到python能处理的某种结构
（2）实际问题的求解过程映射到一个计算过程，用程序实现该过程
2.解决一个实际问题而开发程序的工作氛围四个阶段：
（1）分析：弄清楚要求解的问题，给出尽可能严格的描述
（2）设计：信息到数据表示的映射，规划求解过程等
（3）编码：使用python编程
（4）测试与维护：确认得到的程序能解决问题，以及为满足某些实际目标或需要而修改程序，扩充功能等
3.问题求解实例：
（1）分析，构造问题的求解模型：将路口交叉分组问题抽象为节点分组问题，
再等价为地图着色问题
（2）考虑求解算法：法1，穷举法，逐个枚举出所有可能分组，但需指数时间
法2，贪心法
4.算法
对于一个给定问题，用某种严格的方式描述一个求解过程，对该问题的每个势力，该过程都能给出解，
这个描述就是解决该问题的一个算法。
（1）一个问题，是具有相同性质的实例的集合
（2）可能用一个算法统一地求解一个问题的（所有）实例，为此需要：
设计问题实例的表示方法，设计一个求解算法，使用算法就是把问题实例送给它，得到相应的解。
5.算法是问题求解过程的精确描述，具有：
（1）有穷性：描述的有穷性，由有限条“指令”/“语句”构成
（2）能行性：指令（语句）简单明确，科技鞋执行
（3）确定性：确定性算法
（4）终止性：行为的有穷性
（5）输入、输出
6.算法的描述：
自然语言、严格的形式化记法、伪代码
7.程序：是算法的实现（具体编程语言的描述）
8.算法的一些核心通用想法可称为算法设计模式，常见：
贪心法、分治法、回溯法（搜索法）、动态规划法、分支界限法
9.算法的度量：
（1）时间代价:T(n)
（2）空间代价：S（n）
（3）问题规模：n,问题实例基于某种规模度量，反应实例大小，如：图像大小
10.大 O 记法——算法的复杂性，表示上界，还可考虑下界、上确界、下确界
