算法分析的主要方面

算法分析的主要方面是空間復(fù)雜性和時間復(fù)雜性。在計算機(jī)科學(xué)中，算法分析（英語：Analysis of algorithm）是分析執(zhí)行一個給定算法需要消耗的計算資源數(shù)量（例如計算時間，存儲器使用等）的過程。算法的效率或復(fù)雜度在理論上表示為一個函數(shù)。

　　其定義域是輸入數(shù)據(jù)的長度（通?？紤]任意大的輸入，沒有上界），值域通常是執(zhí)行步驟數(shù)量（時間復(fù)雜度）或者存儲器位置數(shù)量（空間復(fù)雜度）。算法分析是計算復(fù)雜度理論的重要組成部分。

　　理論分析常常利用漸近分析估計一個算法的復(fù)雜度，并使用大O符號、大Ω符號和大Θ符號作為標(biāo)記。舉例，二分查找所需的執(zhí)行步驟數(shù)量與查找列表的長度之對數(shù)成正比，記為 ，簡稱為“對數(shù)時間”。通常使用漸近分析的原因是，同一算法的不同具體實現(xiàn)的效率可能有差別。但是，對于任何給定的算法，所有符合其設(shè)計者意圖的實現(xiàn)，它們之間的性能差異應(yīng)當(dāng)僅僅是一個系數(shù)。

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