㈠ 数据结构中评价算法的两个重要指标是什么
在数据结构领域，评价算法性能的两个关键指标是时间复杂度和空间复杂度。这两个指标对于理解和比较不同算法至关重要。
1. 时间复杂度：它衡量了算法执行所需的计算工作量，通常作为问题规模n的函数f(n)来表示。时间复杂度帮助我们理解算法随着输入数据增长时的性能变化。
2. 空间复杂度：这个指标反映了算法执行过程中所需内存空间的量。空间复杂度同样可以用渐近性来表示，它告诉我们随着问题规模的增加，算法将占用多少内存资源。
评估算法效率的方法主要有两种：
1. 事后统计方法：通过专门的测试程序和数据集，使用计算机计时器来测量不同算法执行所需的时间，从而比较它们的效率。
2. 事前分析估算方法：在编写程序之前，利用统计方法对算法进行理论上的效率预测。这种方法基于算法策略、编译产生的代码质量、问题输入规模和机器执行速度等因素来进行估算。
综上所述，时间复杂度和空间复杂度是评价数据结构中算法性能的两个基本维度，它们帮助我们在设计算法时做出更明智的选择。
㈡ 算法的评价指标有哪些
1.时间复杂腊或唯度
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的时间。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。
T(n)=Ο(f(n))
因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度
2.空间复杂度
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
3.正确性
算轮培法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。
4.可读性
算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。
团森5.健壮性
健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也成为容错性。