衡量演算法最重要的兩個指標

⑴ 演算法分析的兩個主要方面是什麼

空間復雜性和時間復雜性。

時間復雜度和空間復雜度是衡量演算法好差的重要指標，正確性和簡潔性、可讀性和可運行性是從軟體工程角度要求系統實現的目標。

一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的，事實上有窮性往往是在合理的范圍之內，如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，不能將其視為有效演算法。

演算法分析注意事項：

循環結構是演算法教學的重點和難點，要注意分散此難點，做到循序漸進，逐層深入，例如在教演算法含義時先滲透一點循環結構的知識，在教演算法3 種基本結構時可先給出循環結構的一些簡單的例子，到了教條件語句和循環語句時再逐步加深。

輸入數據的長度（通常考慮任意大的輸入，沒有上界），值域通常是執行步驟數量（時間復雜度）或者存儲器位置數量（空間復雜度）。演算法分析是計算復雜度理論的重要組成部分。

⑵ 演算法分析的兩個主要方面是

空間復雜性和時間復雜性。

時間復雜度和空間復雜度是衡量演算法好差的重要指標，正確性和簡潔性、可讀性和可運行性是從軟體工程角度要求系統實現的目標。

一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的，事實上有窮性往往是在合理的范圍之內，如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，不能將其視為有效演算法。

(2)衡量演算法最重要的兩個指標擴展閱讀：

演算法分析注意事項：

循環結構是演算法教學的重點和難點，要注意分散此難點，做到循序漸進，逐層深入，例如在教演算法含義時先滲透一點循環結構的知識，在教演算法3 種基本結構時可先給出循環結構的一些簡單的例子，到了教條件語句和循環語句時再逐步加深。

輸入數據的長度（通常考慮任意大的輸入，沒有上界），值域通常是執行步驟數量（時間復雜度）或者存儲器位置數量（空間復雜度）。演算法分析是計算復雜度理論的重要組成部分。

⑶ 如何度量演算法的性能

演算法是否高效決定你後面開發的效率和繁瑣度。一般最好用博弈論測試下，核心演算法不行的話最好推倒重建比較好些。

⑷ 演算法分析的兩個主要方面是什麼

空間復雜性和時間復雜性。

時間復雜度和空間復雜度是衡量演算法好差的重要指標，正確性和簡潔性、可讀性和可運行性是從軟體工程角度要求系統實現的目標。

一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的，事實上有窮性往往是在合理的范圍之內，如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，不能將其視為有效演算法。

演算法分析注意事項：

循環結構是演算法教學的重點和難點，要注意分散此難點，做到循序漸進，逐層深入，例如在教演算法含義時先滲透一點循環結構的知識，在教演算法3 種基本結構時可先給出循環結構的一些簡單的例子，到了教條件語句和循環語句時再逐步加深。

輸入數據的長度（通常考慮任意大的輸入，沒有上界），值域通常是執行步驟數量（時間復雜度）或者存儲器位置數量（空間復雜度）。演算法分析是計算復雜度理論的重要組成部分。

⑸ 演算法的衡量標准有哪些

衡量演算法的三個標準是：時間復雜度、空間復雜度和難易程度。時間復雜度可以簡單的說就是：大概程序要被執行的次數，而非時間。
注意：是次數，不是時間，因為不同機器的性能是不一樣的,不要用計時器在那裡計時誰的更快。當然，如果在同一台電腦上運行計時另說。
空間復雜度：同樣簡單來說就是：演算法執行過程中大概所佔用的最大的內存。

⑹ 評價演算法優劣的指標包括演算法的什麼

1、時間復雜度

演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。

2、空間復雜度

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

3、正確性

演算法的正確性是評價一個演算法優劣的最重要的標准。

4、可讀性

演算法的可讀性是指一個演算法可供人們閱讀的容易程度。

5、健壯性

健壯性是指一個演算法對不合理數據輸入的反應能力和處理能力，也稱為容錯性。

⑺ 演算法的評價指標有哪些

時間復雜度和空間復雜度。

1、時間復雜度

演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。

T(n)=Ο(f(n))

因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。

2、空間復雜度

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

空間復雜度記做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的時間復雜度是O(n^2),空間復雜度是O(1) 。而一般的遞歸演算法就要有O(n)的空間復雜度了，因為每次遞歸都要存儲返回信息。一個演算法的優劣主要從演算法的執行時間和所需要佔用的存儲空間兩個方面衡量。

(7)衡量演算法最重要的兩個指標擴展閱讀：

演算法的方法：

1、遞推法

遞推是序列計算機中的一種常用演算法。它是按照一定的規律來計算序列中的每個項，通常是通過計算機前面的一些項來得出序列中的指定項的值。其思想是把一個復雜的龐大的計算過程轉化為簡單過程的多次重復，該演算法利用了計算機速度快和不知疲倦的機器特點。

2、遞歸法

程序調用自身的編程技巧稱為遞歸（recursion）。一個過程或函數在其定義或說明中有直接或間接調用自身的一種方法，它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。遞歸的能力在於用有限的語句來定義對象的無限集合。

一般來說，遞歸需要有邊界條件、遞歸前進段和遞歸返回段。當邊界條件不滿足時，遞歸前進；當邊界條件滿足時，遞歸返回。

注意：

(1) 遞歸就是在過程或函數里調用自身.

(2) 在使用遞歸策略時，必須有一個明確的遞歸結束條件，稱為遞歸出口。

⑻ 評價演算法的四個標準是什麼

評價演算法的四個標准：

1.正確性

能正確地實現預定的功能，滿足具體問題的需要。處理數據使用的演算法是否得當，能不能得到預想的結果。

2.易讀性

易於閱讀、理解和交流，便於調試、修改和擴充。寫出的演算法，能不能讓別人看明白，能不能讓別人明白演算法的邏輯？如果通俗易懂，在系統調試和修改或者功能擴充的時候，使系統維護更為便捷。

3.健壯性

輸入非法數據，演算法也能適當地做出反應後進行處理，不會產生預料不到的運行結果。數據的形式多種多樣，演算法可能面臨著接受各種各樣的數據，當演算法接收到不適合演算法處理的數據，演算法本身該如何處理呢？如果演算法能夠處理異常數據，處理能力越強，健壯性越好。

4.時空性

演算法的時空性是該演算法的時間性能和空間性能。主要是說演算法在執行過程中的時間長短和空間佔用多少問題。

演算法處理數據過程中，不同的演算法耗費的時間和內存空間是不同的。

(8)衡量演算法最重要的兩個指標擴展閱讀：

演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一條指令表示一個或多個操作。此外，一個演算法還具有下列5個重要的特性。

（1）、有窮性

一個演算法必須總是（對任何合法的輸入值）在執行有窮步之後結束，且每一步都可在有窮時間內完成。

（2）、確定性

演算法中每一條指令必須有明確的含義，讀者理解時不會產生二義性。即對於相同的輸入只能得到相同的輸出。

（3）、可行性

一個演算法是可行的，即演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現的。

（4）、輸入

一個演算法有零個或多個的輸入，這些輸入取自於某個特定的對象的集合。

（5）、輸出

一個演算法有一個或多個的輸出，這些輸出是同輸入有著某種特定關系的量。

⑼ 評價演算法優劣的標準是

同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。

時間復雜度

演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。

T(n)=Ο(f(n))

因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度

空間復雜度

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。

正確性

演算法的正確性是評價一個演算法優劣的最重要的標准。

可讀性

演算法的可讀性是指一個演算法可供人們閱讀的容易程度。

健壯性

健壯性是指一個演算法對不合理數據輸入的反應能力和處理能力，也稱為容錯性。

(9)衡量演算法最重要的兩個指標擴展閱讀

演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。

演算法可以宏泛的分為三類：

一，有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。

二，有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。

三，無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。

參考資料：演算法--網路

⑽ 演算法分析的兩個主要方面是什麼

演算法分析的兩個主要方面是時間復雜度和空間復雜度。

時間復雜度通常是衡量演算法的優劣的，衡量演算法的時間嚴格來講是很難衡量的，由於不同的機器性能不用環境都會造成不同的執行時間空間復雜度是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的度量，也是使用大O表示法。

演算法分析解釋

是對一個演算法需要多少計算時間和存儲空間作定量的分析演算法是解題的步驟，可以把演算法定義成解一確定類問題的任意一種特殊的方法在計算機科學中，演算法要用計算機演算法語言描述，演算法代表用計算機解一類問題的精確、有效的方法。

演算法是一組有窮的規則，它們規定了解決某一特定類型問題的一系列運算，是對解題方案內的准確與完整地描述制定一個演算法，一般要經過設計確認分析編碼、測試、調試、計時等階段演算法數據結構程序解一個給定的可計算或可解的問題。

不同的人可以編寫出不同的程序來解決同一個問題，這里存在兩個問題一是與計算方法密切相關的演算法問題二是程序設計的技術問題演算法和程序之間存在密切的關系分析演算法可以預測這一演算法適合在什麼樣的環境中有效地運行對解決同一問題的不同演算法的有效性作出比較。