前言
正文
1、解释算法的时间复杂度？
算法的时间复杂度表示程序运行完成所需的总时间，它通常用大O表示法来表示。
2、解释二分法检索如何工作？
在二分法检索中，我们先确定数组的中间位置，然后将要查找的值与数组中间位置的值进行比较，若小于数组中间值，则要查找的值应位于该中间值之前，依此类推，不断缩小查找范围，直至得到最终结果。
代码拓展，二分法查找
def BinarySearch(t,x):
t.sort() #对列表进行排序，列表是有序的，是二分法的前提
low = 0;
high = len(t)-1;
while low < high:
mid = (low+high)/2;
if t[mid]<x:
low=mid+1;
elif t[mid]>x:
high = mid-1;
else :
return mid
return Non
3、解释什么是推排序？
堆排序可以看成是选择排序的改进，它可以定义为基于比较的排序算法。它将其输入划分为未排序和排序的区域，通过不断消除最小元素并将其移动到排序区域来收缩未排序区域。
4、解释什么是快速排序算法？
（1）通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列；
（2）空间复杂度为O(log2n)；
（3）时间复杂度比较复杂，最好的情况是O(n)，最差的情况是O(n2)，所以平时说的O(nlogn)，为其平均时间复杂度。
5、解释插入排序算法的空间复杂度是多少？
插入排序是一种就地排序算法，这意味着它不需要额外的或仅需要少量的存储空间。对于插入排序，它只需要将单个列表元素存储在初始数据的外侧，从而使空间复杂度为O（1）；
6、解释什么是“哈希算法”，它们用于什么？
“哈希算法”是一个哈希函数，它使用任意长度的字符串，并将其减少为唯一的固定长度字符串。它用于密码有效性、消息和数据完整性以及许多其他加密系统；
7、解释如何查找链表是否有循环？
要知道链表是否有循环，我们将采用两个指针的方法；如果保留两个指针，并且在处理两个节点之后增加一个指针，并且在处理每个节点之后，遇到指针指向同一个节点的情况，这只有在链表有循环时才会发生。
8、解释什么是基数排序算法？
基数排序又称“桶子法”，是通过比较数字将其分配到不同的“桶里”来排序元素的。它是线性排序算法之一。
9、解释什么是递归算法？
递归算法是一个解决复杂问题的方法，将问题分解成较小的子问题，直到分解的足够小，可以轻松解决问题为止。通常，它涉及一个调用自身的函数。
10、解释什么是冒泡排序算法？
冒泡排序算法也称为下沉排序；在这种类型的排序中，要排序的列表的相邻元素之间互相比较；如果它们按顺序排列错误，将交换值并以正确的顺序排列，直到最终结果“浮”出水面。
11、解释什么是哈希算法？