A. 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性和空間復雜性。在計算機科學領域，演算法分析涉及評估執行特定演算法所需的計算資源數量。這兩個方面對於理解演算法的效率至關重要。
時間復雜性是指執行演算法所需時間的度量，通常表示為一個函數，其輸入是數據集的大小，輸出是執行演算法所需的步驟數。時間復雜性幫助我們了解演算法隨輸入規模增長時的性能表現。
空間復雜性則涉及演算法在執行過程中所需內存或存儲空間的大小。它同樣用一個函數來表示，輸入是數據集的大小，輸出是演算法執行過程中所需的最大存儲空間。
演算法分析的目的是為了設計和選擇在實際應用場景中效率最高的演算法。在進行演算法分析時，我們通常關注演算法的特性：
1. 確定性：演算法中的每個步驟都是明確無誤的，對於給定的輸入，會有確定的輸出。
2. 有窮性：演算法必須在有限的步驟內完成執行，每個步驟的執行時間也是有限的。
3. 可行性：演算法需要能夠在實際中實現，考慮到編程語言和硬體的限制。
4. 輸入：演算法需要零個或多個輸入值，這些值可以是外部提供的，並且演算法的執行結果依賴於這些輸入。
5. 輸出：演算法執行後會產生一個或多個輸出值，這些輸出是演算法執行結果的體現。
通過綜合考慮時間復雜性和空間復雜性，我們可以對演算法進行全面的評估，並在實際應用中做出合理的選擇。