（1）有限性（Finiteness）：算法必
需在有限步骤内结束；
（2）确定性（Definiteness）：算法的每一个步骤必须清晰无歧义地定义；
（3）输入（Input）：有若干个输入
（4）输出（Output）：至少1个以上的输出；
5）有效性（Effectiveness）：每 个步骤必须可行而且在有限时间内完成 。
算法描述
（1）伪代码（自然语言+自定义符号）
（2）程序流程图
（3）程序：算法的某种计算机语言 的表达
***第一个
算法 E. 给定两个正整数m、n，求出它们的最大公因数。
E1. [求余数] 将m除以n得余数r(0≤r<n)。
E2. [余数是否为0？] If r=0,n就是最大公约数，结束。
E3. [缩小范围] m←n，n←r，回到E1
*流程图:
略
时间复杂度和空间复杂度
（1）时间复杂性：利用某算法处理 一个问题尺度为N的输入所需的时 间，称为该算法的时间复杂性，记 为函数T(N)。
（2）T(N)的上界：如果存在正常数C和 N0，使得当N>=N0时有T(N)<=Cf(N) 成立，则函数f(N)是T(N)增长率的 个上界，记为T(N)=O(f(N))
（3）T(N)的下界：如果存在正常数C和 使得对无穷多个N有T(N)>=Cf(N) 成立，则函数f(N)是T(N)增长率的 个下界，记为T(N)=Ω(f(N))
（4）T(N)的同阶：如果T(N)=O(f(N))且 T(N)=Ω(f(N))，那么T(N)和f(N)的增 长率是同阶的，记为T(N)=θ(f(N))
（5）空间复杂度：类似时间复杂度， 只把时间换成内存空间大小即可
