python算法设计的步骤有三步分别是 python编写程序的一般步骤
\u7b97\u6cd5\u8bbe\u8ba1\u7684\u8fc7\u7a0b\u4e00\u822c\u662f\u4ec0\u4e48\u6837\u5b50 \u7b97\u6cd5\u8bbe\u8ba1\u7684\u8fc7\u7a0b\u4e00\u822c\u662f\u90a3\u51e0\u6b65\u548c\u4f60\u505a\u6570\u5b66\u9898\u76ee\u7684\u8fc7\u7a0b\u4e00\u6837,\u5df2\u77e5\u6761\u4ef6\u662f\u4ec0\u4e48?\u5df2\u77e5\u91cf\u662f\u4ec0\u4e48?\u8981\u6c42\u4ec0\u4e48?\u9700\u8981\u8f93\u51fa\u4e00\u4e2a\u4ec0\u4e48\u7ed3\u679c?
\u7b97\u6cd5\u8bbe\u8ba1\u5c31\u662f\u628a\u95ee\u9898\u89e3\u51b3\u6b65\u9aa4\u7528\u8ba1\u7b97\u673a\u7f16\u7a0b\u8bed\u8a00\u6765\u8868\u793a\u51fa\u6765
\u8fd9\u4e2a\u7f16\u5199\u7a0b\u5e8f\u7684\u4e00\u822c\u6b65\u9aa4\u5305\u62ec\u90a3\u4e2a\u51c6\u5907\u5de5\u4f5c\u90a3\u4e2a\u8fdb\u884c\u7136\u540e\u90a3\u4e2a\u554a\u90a3\u68c0\u67e5\u7136\u540e\u662f\u4e2a\u63d0\u4ea4\u3002
1. 弄清楚题目的意思，列出题目的输入、输出、约束条件其中又一道题目是这样的：“有一个mxn的矩阵，每一行从左到右是升序的，每一列从上到下是升序的。请实现一个函数，在矩阵中查找元素elem，找到则返回elem的位置。”题设只说了行和列是升序的，我在草稿纸上画了一个3x4的矩阵，里面的元素是1~12，于是我就想当然的认为矩阵的左上角是最小的元素，右下角是最大的元素。于是整个题目的思考方向就错了。
2. 思考怎样让算法的时间复杂度尽可能的小
继续以上面的题目为例子。可以有如下几种算法：
a. 遍历整个矩阵进行查找，那么复杂度为O(m*n)；
b. 因为每一行是有序的，所以可以对每一行进行二分查找，复杂度为O(m*logn)。但是这样只用到了行有序的性质。
c. 网上查了一下，最优的算法是从矩阵的左下角开始，比较左下角的元素（假设为X）与elem的大小，如果elem比X大，那么X所在的那一列元素就都被排除了，因为X是该列中最大的了，比X还大，那么肯定比X上面的都大；如果elem比X小，那么X所在的那一行就可以排除了，因为X是这一行里最小的了，比X还小那么肯定比X右边的都小。每迭代一次，矩阵的尺寸就缩小一行或一列。复杂度为O(max(m,n))。
可以先从复杂度较高的实现方法入手，然后再考虑如何利用题目的特定条件来降低复杂度。
3. 编写伪代码或代码
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