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算法分析的两个主要方面是(算法效率分析的两个主要方面是)

算法分析的两个主要方面是(算法效率分析的两个主要方面是)

更新时间:2024-02-24 03:41:22

算法分析的两个主要方面是

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。

判断一个算法所编程序运行时间的多少,并不是将程序编写出来,通过在计算机上运行所消耗的时间来度量。原因很简单,一方面,解决一个问题的算法可能有很多种,实现的工作量无疑是巨大的,得不偿失;另一方面,不同计算机的软、硬件环境不同,即便使用同一台计算机,不同时间段其系统环境也不相同,程序的运行时间很可能会受影响,严重时甚至会导致误判。

实际场景中,我们更喜欢用一个估值来表示算法所编程序的运行时间。所谓估值,即估计的、并不准确的值。注意,虽然估值无法准确的表示算法所编程序的运行时间,但它的得来并非凭空揣测,需要经过缜密的计算后才能得出。程序自身所占用的存储空间取决于其包含的代码量,如果要压缩这部分存储空间,就要求我们在实现功能的同时,尽可能编写足够短的代码。程序运行过程中输入输出的数据,往往由要解决的问题而定,即便所用算法不同,程序输入输出所占用的存储空间也是相近的。

事实上,对算法的空间复杂度影响最大的,往往是程序运行过程中所申请的临时存储空间。不同的算法所编写出的程序,其运行时申请的临时存储空间通常会有较大不同。

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