做算法又分为几个方面

1. 算法分析的两个主要方面是什么

空间复杂性和时间复杂性。

时间复杂度和空间复杂度是衡量算法好差的重要指标，正确性和简洁性、可读性和可运行性是从软件工程角度要求系统实现的目标。

一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的，事实上有穷性往往是在合理的范围之内，如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法，这虽然是有穷的，但超过了合理的限度，不能将其视为有效算法。

算法分析注意事项：

循环结构是算法教学的重点和难点，要注意分散此难点，做到循序渐进，逐层深入，例如在教算法含义时先渗透一点循环结构的知识，在教算法3 种基本结构时可先给出循环结构的一些简单的例子，到了教条件语句和循环语句时再逐步加深。

输入数据的长度（通常考虑任意大的输入，没有上界），值域通常是执行步骤数量（时间复杂度）或者存储器位置数量（空间复杂度）。算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分。

2. 算法有五个方面的重要特征，包括输入，确定性，输出，能行性还有

算法有五个方面的重要特征包括有穷性、确切性、输入项、输出项、可行性。

1、有穷性（Finiteness）

算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

2、确切性（Definiteness）

算法的每一步骤必须有确切的定义；

3、输入项（Input）

一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；

4、输出项（Output）

一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

5、可行性（Effectiveness）

算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

(2)做算法又分为几个方面扩展阅读

1、迪杰斯特拉算法（又译戴克斯特拉算法）

这种图搜索算法具有多种应用方式，能够将需要解决的问题建模为图，并在其中找到两个节点间的最短路径。

2、RSA 算法

该算法由 RSA 公司的创始人们开发而成，使得密码学成果得以供世界上的每个人随意使用，甚至最终塑造了当今密码学技术的实现方式。

3、安全哈希算法

这实际上并不是真正的算法，而是由 NIST（美国国家标准技术研究所）所开发的一系列加密散列函数。然而，该算法家族对于世界秩序的维持起到了至关重要的作用。

4、比例微积分算法

该算法旨在利用控制回路反馈机制以最大程度控制期望输出信号与实际输出信号间的误差。其适用于一切存在信号处理需求的场景，包括以自动化方式通过电子技术控制的机械、液压或者热力系统。

5、数据压缩算法

很难确定哪种压缩算法的重要性最高，因为根据实际应用需求，大家使用的算法可能包括 zip、mp3 乃至 JPEG 以及 MPEG-2 等等。

3. 算法有哪些分类

算法分类编辑算法可大致分为：

基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

4. 一个算法的评价主要从哪些方面来考虑

一个算法的评价主要从以下几个方面来考虑：

1、时间复杂度

算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。

T(n)=Ο(f(n))

因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。

2、空间复杂度

算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。

3、正确性

算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。

4、可读性

算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。

5、健壮性

健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也称为容错性。

(4)做算法又分为几个方面扩展阅读：

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

算法可以宏泛的分为三类：

一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

5. 算法分析的两个主要方面是什么

算法分析的两个主要方面是时间复杂度和空间复杂度。

时间复杂度通常是衡量算法的优劣的，衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的，由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的度量，也是使用大O表示法。

算法分析解释

是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析算法是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。

算法是一组有穷的规则，它们规定了解决某一特定类型问题的一系列运算，是对解题方案内的准确与完整地描述制定一个算法，一般要经过设计确认分析编码、测试、调试、计时等阶段算法数据结构程序解一个给定的可计算或可解的问题。

不同的人可以编写出不同的程序来解决同一个问题，这里存在两个问题一是与计算方法密切相关的算法问题二是程序设计的技术问题算法和程序之间存在密切的关系分析算法可以预测这一算法适合在什么样的环境中有效地运行对解决同一问题的不同算法的有效性作出比较。

6. 算法分析的两个主要方面是什么

空间复杂性和时间复杂性。

时间复杂度和空间复杂度是衡量算法好差的重要指标，正确性和简洁性、可读性和可运行性是从软件工程角度要求系统实现的目标。

一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的，事实上有穷性往往是在合理的范围之内，如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法，这虽然是有穷的，但超过了合理的限度，不能将其视为有效算法。

算法分析注意事项：

循环结构是算法教学的重点和难点，要注意分散此难点，做到循序渐进，逐层深入，例如在教算法含义时先渗透一点循环结构的知识，在教算法3 种基本结构时可先给出循环结构的一些简单的例子，到了教条件语句和循环语句时再逐步加深。

输入数据的长度（通常考虑任意大的输入，没有上界），值域通常是执行步骤数量（时间复杂度）或者存储器位置数量（空间复杂度）。算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分。

7. 算法有哪些分类

算法分类编辑算法可大致分为：

基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

8. 算法分析的两个主要方面是

空间复杂性和时间复杂性。

时间复杂度和空间复杂度是衡量算法好差的重要指标，正确性和简洁性、可读性和可运行性是从软件工程角度要求系统实现的目标。

一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的，事实上有穷性往往是在合理的范围之内，如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法，这虽然是有穷的，但超过了合理的限度，不能将其视为有效算法。

(8)做算法又分为几个方面扩展阅读：

算法分析注意事项：

循环结构是算法教学的重点和难点，要注意分散此难点，做到循序渐进，逐层深入，例如在教算法含义时先渗透一点循环结构的知识，在教算法3 种基本结构时可先给出循环结构的一些简单的例子，到了教条件语句和循环语句时再逐步加深。

输入数据的长度（通常考虑任意大的输入，没有上界），值域通常是执行步骤数量（时间复杂度）或者存储器位置数量（空间复杂度）。算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分。

9. 算法分析的两个主要方面是什么

算法分析的主要方面是空间复杂性和时间复杂性。

在计算机科学中，算法分析是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量的过程。算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数。其定义域是输入数据的长度，值域通常是执行步骤数量或者存储器位置数量。算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分。

算法的特性

(1)确定性。组成算法的每条指令是清晰的、无歧义的，对特定的输入有特定的输出。

(2)有穷性。算法中的每条指令的执行次数有限，执行每条指令的时间也有限。程序只表现成一段实现算法的代码。

(3)可行性。算法需要考虑程序编程的可能性。

(4)输入。有零或多个外部量作为算法的输入，并且依靠程序的平台来提供。

(5)输出。算法会产生至少一个量作为输出，所输出的内容也需依靠代码来获得支持。

10. 算法的要素是什么算法的特征是什么

一、算法的要素包括：

1、数据对象的操作和操作：计算机可以执行的基本操作以指令的形式描述。

2、算法的控制结构：算法的功能结构不仅取决于所选的操作，还取决于操作之间的执行顺序。

二、算法的特征如下：

1、有穷性：算法的有穷性意味着算法在执行有限的步骤之后必须能够终止。

2、确切性：算法的每一步都必须确切定义。

3、输入项：一个算法有0个或多个输入来描述操作对象的初始条件。所谓的零输入是指由算法本身决定的初始条件。

4、输出项：一个算法有一个或多个输出来反映处理输入数据的结果。没有输出的算法毫无意义。

5、可行性：算法中执行的任何计算步骤都可以分解为基本的可执行操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限的时间内完成。

(10)做算法又分为几个方面扩展阅读：

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

描述算法的方法有多种，常用的有自然语言、结构化流程图、伪代码和PAD图等，其中最普遍的是流程图。

随着计算机的发展，算法在计算机方面已有广泛的发展及应用，如用随机森林算法，来进行头部姿势的估计，用遗传算法来解决弹药装载问题，信息加密算法在网络传输中的应用，并行算法在数据挖掘中的应用等。