演算法性能

① 理論上怎麼分析演算法的性能優於其他演算法

所有演算法的模型可以抽象成：
輸入——演算法——輸出
在這個模型中，顯而易見，同輸入輸出的情況下，演算法部分的步驟越少，演算法的性能就越高。

② 演算法性能比是什麼

時間復雜度小，是空間復雜度小的程序性能比高。

③ 自適應演算法的性能指標

一種演算法性能的好壞可以通過幾個常用的指標來衡量，例如收斂速度：通常用演算法達到穩定狀態(即與最優值的接近程度達到一定值)的迭代次數表示；誤調比：實際均方誤差相對於演算法的最小均方誤差的平均偏差；運算復雜度：完成一次完整迭代所需的運算次數；跟蹤性能：對信道時變統計特性的自適應能力。

④ 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。

⑤ 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。

(5)演算法性能擴展閱讀：

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。

⑥ 排序演算法性能比較（數據結構）C語言程序

這題你只要把每個演算法的程序代碼看一下，在計算下就行
冒泡排序：兩個循環，從1加到N，(1+N)N/2 = 500500,最壞交換情況是每次判斷都要交換，既500500*3次
選擇排序：也是兩個循環，比較次數跟冒泡排序一樣500500，但是這個只要底層循環交換，既只需1000*3 = 3000次賦值。
插入排序：循環次數一樣500500，但是這個最壞情況是每比較一次就賦值一次，既需500500次賦值
希爾排序：時間復雜度是N^1.3倍，比較次數和賦值應該是1000^1.3次方。
歸並排序和快速排序，你去查查它的時間復雜度是怎麼算，O(lgN*N),好像有系數，演算法導論那本書上有，現在不記得是多少了。
希望能幫到你，

⑦ 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。

(7)演算法性能擴展閱讀

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

⑧ 如何判斷演算法優劣

演算法的好壞是看它的運行效率比如遞歸一般來說是比較耗時間的，也就是說效率低當然也看具體情況，有的演算法在基數小的情況是差不多，性能反而還好點

⑨ 演算法性能的評判標准

選A，演算法的性能和你編寫的代碼的時間復雜度和空間復雜度有關，和機器的配置無關。所以
評價一個演算法性能的評價依據不包括
A
運算器的執行速度。