如何判斷各種演算法的好壞

1. 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

2. 舉例說明何謂演算法,特點是什麼評價一個演算法的優劣,主要從哪些因素分析

評價演算法優劣的四個分析因素：

1.正確性

能正確地實現預定的功能，滿足具體問題的需要。處理數據使用的演算法是否得當，能不能得到預想的結果。

2.易讀性

易於閱讀、理解和交流，便於調試、修改和擴充。寫出的演算法，能不能讓別人看明白，能不能讓別人明白演算法的邏輯？如果通俗易懂，在系統調試和修改或者功能擴充的時候，使系統維護更為便捷。

3.健壯性

輸入非法數據，演算法也能適當地做出反應後進行處理，不會產生預料不到的運行結果。數據的形式多種多樣，演算法可能面臨著接受各種各樣的數據，當演算法接收到不適合演算法處理的數據，演算法本身該如何處理呢？如果演算法能夠處理異常數據，處理能力越強，健壯性越好。

4.時空性

演算法的時空性是該演算法的時間性能和空間性能。主要是說演算法在執行過程中的時間長短和空間佔用多少問題。

演算法處理數據過程中，不同的演算法耗費的時間和內存空間是不同的。

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演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一條指令表示一個或多個操作。此外，一個演算法還具有下列5個重要的特性。

（1）、有窮性

一個演算法必須總是（對任何合法的輸入值）在執行有窮步之後結束，且每一步都可在有窮時間內完成。

（2）、確定性

演算法中每一條指令必須有明確的含義，讀者理解時不會產生二義性。即對於相同的輸入只能得到相同的輸出。

（3）、可行性

一個演算法是可行的，即演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現的。

（4）、輸入

一個演算法有零個或多個的輸入，這些輸入取自於某個特定的對象的集合。

（5）、輸出

一個演算法有一個或多個的輸出，這些輸出是同輸入有著某種特定關系的量。

3. 數據結構中評價一個好的演算法,應該從哪幾個方面來考慮

數據結構中評價一個好的演算法，應該從四個個方面來考慮，分別是：

一、演算法的正確性。

二、演算法的易讀性。

三、是演算法的健壯性。

四、是演算法的時空效率（運行）。

演算法的設計取決於數據（邏輯）結構，而演算法的實現依賴於採用的存儲結構。數據的存儲結構實質上是它的邏輯結構在計算機存儲器中的實現，為了全面的反映一個數據的邏輯結構，它在存儲器中的映象包括兩方面內容，即數據元素之間的信息和數據元素之間的關系。

不同數據結構有其相應的若干運算。數據的運算是在數據的邏輯結構上定義的操作演算法，如檢索、插入、刪除、更新和排序等。

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分類

1、集合結構。該結構的數據元素間的關系是「屬於同一個集合」。

2、線性結構。該結構的數據元素之間存在著一對一的關系。

3、樹型結構。該結構的數據元素之間存在著一對多的關系。

4、圖形結構。該結構的數據元素之間存在著多對多的關系，也稱網狀結構。

4. 如何比較兩個演算法的好壞，有什麼指標

演算法是一個良定義的計算過程，以一個或多個值輸入，並以一個或多個值輸出。
評價演算法的好壞的因素：·演算法是正確的；
·執行演算法的時間；
·執行演算法的存儲空間（主要是輔助存儲空間）；
·演算法易於理解、編碼、調試。
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時間復雜度：是某個演算法的時間耗費，它是該演算法所求解問題規模n的函數。
漸近時間復雜度：是指當問題規模趨向無窮大時，該演算法時間復雜度的數量級。
評價一個演算法的時間性能時，主要標准就是演算法的漸近時間復雜度。
演算法中語句的頻度不僅與問題規模有關，還與輸入實例中各元素的取值相關。
時間復雜度按數量級遞增排列依次為：常數階O(1)、對數階O(log2n)、線性階O(n)、線性對數階O(nlog2n)、平方階O(n^2)、立方階O(n^3)、……k次方階O(n^k)、指數階O(2^n)。
空間復雜度：是某個演算法的空間耗費，它是該演算法所求解問題規模n的函數。
演算法的時間復雜度和空間復雜度合稱演算法復雜度。

5. 如何衡量一個演算法的優劣有哪些標准

如何衡量一個演算法的優劣，見人見智。一個好的演算法首先是要能夠滿足場景的需求，其次是在能夠最大限度的節省資源（最低成本原則），最後是實現邏輯簡單，比較容易理解(本質上也是最低成本原則)。但是，在現實中硬體資源不變，演算法不變情況下，演算法執行的效率提高，相對應往往是資源消耗增加。一個合格的演算法是在一個可以接受的范圍內滿足場景需求，而一個優秀的演算法則是在滿足場景需求的基礎上，最大限度的節省資源，簡化邏輯。

比如我要完成一項計算任務，要求是在5分鍾執行完成。現在有演算法1:需要執行1分鍾，消耗內存8G；演算法2需要執行3分鍾，需要消耗內存256M。那麼，我們應該如何選擇呢？首先，這兩種方案都能滿足我們的需求；其次：演算法1的需要消耗的資源是演算法2的32倍，演算法1的效率是演算法2的3倍。在這種滿足需求的情況下，往往更傾向於選擇演算法2。衡量一個演算法的優劣往往要評估多方因素，結合實踐，綜合比較最終得出結論。

衡量一個演算法的的標准主要有3個： 演算法的執行效率 ， 演算法的內存消耗 和 演算法的穩定性 。

6. 衡量演算法好壞的標准

1：時間復雜度：

可以簡單的說就是：大概程序要被執行的次數，而非時間。注意：是次數，不是時間，因為不同機器的性能是不一樣的,不要用計時器在那裡計時誰的更快。當然，如果在同一台電腦上運行計時另說。
Question：怎樣看待一個程序執行的速度是快還是慢？
Answer：要看他里邊最關鍵的運行次數最多的那一個步驟到底執行了幾次，用這個來衡量演算法的時間復雜度

2：空間復雜度：

同樣簡單來說就是：演算法執行過程中大概所佔用的最大的內存。

3：難易程度：

所研究的演算法盡可能讓大家能看懂。

4：健壯性：

簡單來說哦，不要一碰就完不結實

5：正確性：

一定要正確，感覺這一特性說不說都是可以，不正確也不能用，這一切的前提都是以正確為前提的。

7. 如何判斷一個演算法的好壞

首先，這個演算法必須是正確的
其次，好的演算法應該是友好的，便於人們理解和交流，並且是機器可執行的。
這個演算法還需要足夠健壯，即當輸入的數據非法或不合理時，也能適當的做出正確的反應或進行相應的處理
最後它還必須擁有高效率和低存儲量要求。
也就是樓上幾位說的時間復雜度和空間復雜度
占的地方越小，算得越快的演算法才是好演算法。