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Introction to The Design and Analysis of Algorithms, Third Edition by Anany Leitin
2. 什么是最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
在算法分析中，探讨“最好、最坏、平均、均摊时间复杂度”对于理解算法性能至关重要。
“最好时间复杂度”描述的是算法在最理想情况下运行的时间复杂度。在所有输入中，算法的执行所需时间达到最短。
“最坏时间复杂度”指的是算法在最差情况下的运行时间复杂度。在所有输入中，算法执行所需时间达到最长。
“平均时间复杂度”则是针对所有可能输入情况，算法执行的平均时间复杂度。
“均摊时间复杂度”关注的是在一系列操作中，大部分情况下操作的时间复杂度相对较低，但存在少数情况操作复杂度较高。均摊时间复杂度衡量的就是这一情况下的时间复杂度。
“最好、最坏、平均时间复杂度”通常针对同一算法在不同情况下的性能表现，而“均摊时间复杂度”则针对特定操作序列。因此，一个算法的“最好、最坏、平均时间复杂度”是固定的，而“均摊时间复杂度”取决于具体的操作流程。
3. 算法的通俗解释（2）算法的评估方法
算法评估方法
算法本质上是统计，预测数据贴近实际情况。残差是实际数据与理论数据的差值，以96分为例，满分100分与预测的96分差值为4分。
算法学习过程类似于人的学习，分为训练集和测试集。训练集用于训练算法，测试集用于检验结果，避免使用相同数据进行学习与检验。
算法学习中存在欠拟合和过拟合。欠拟合指预测数据与实际数据偏离较远，过拟合指算法过于复杂，难以适应新数据与场景。减少过拟合方法包括简化模型假设，减少参数。
准确率和召回率是评价算法性能的指标。准确率衡量预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率衡量真正为正类的样本中被正确预测为正类的比例。F值为调和平均数，平衡准确率与召回率。
完美基线指标用于评估算法性能。例如nDCG指标，根据实际与理想排序进行评估，计算理想与实际排序分数的比值。构建完美基线需要根据业务实际情况。
覆盖率、多样性和更新率是算法的其他评估指标。覆盖率衡量内容覆盖程度，多样性衡量用户体验和流量生态，更新率衡量内容更新频率对用户体验的影响。
算法解释性对于算法项目推进至关重要。解释性取决于使用算法的人群。对于管理层和技术背景的人，算法解释性可不那么强，但需要能够解释清楚算法的评估方法，以提高算法的接受度。
算法评估方法在实践中需根据业务目标构造合适指标。与非算法部门沟通时，应解释清楚算法评估方法，提高算法的接受度。