演算法好壞

① 如何評價一個計算機演算法的好壞

一般 是時間復雜度和空間復雜度。

時間復雜度：一般通過語句執行次數與輸入規模之間的關系來比較。
空間復雜度：通過使用額外的內存空間來比較。

時間復雜度和空間復雜度也有一定的關系：
提高空間復雜度有利於減低時間復雜度，反之亦然。

然後，就需要根據環境不同，平衡這兩者。
比如在嵌入式開發中，有時內存資源緊張，這時空間復雜度低的演算法就可能是一個更好的演算法。

推薦參考數據結構或演算法入門書。

② c++中演算法的好壞有什麼用

首先，糾正一下樓主的說法：
演算法不是針對C++或者其他任何一門語言來說的。
演算法通俗一點就是解決一個問題的方法，針對一個問題每個人都有每個人的解法。但是，相比較而言一定有好有壞，可以認為演算法就是好的解決問題的方法。具體可以參照《演算法導論》
最簡單的例子是關於排序演算法，有的演算法是線性復雜度，也就是說如果排序單位的元素需要的時間為t,那麼對於線性的，也就是對於數據規模為n的，則所需要的時間就是nt,倘若這個復雜度變成n.^2，那麼就需要的時間是n.^2t，對小的輸入規模沒有關系，那麼如果數據規模很大，時間代價就變得很大，如果復雜度變成n.^3，其代價就可以想像了。

③ 如何判斷一個演算法的好壞

不是根據在某台計算機上的具體運行時間
那樣跟具體計算機有關了，換台機子就不一樣了
一般是用時間復雜度，和空間復雜度
來判斷一個演算法的好壞

④ 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。

(4)演算法好壞擴展閱讀：

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。

⑤ 如何描述演算法的好壞

程序要具有正確性,可讀性,健壯性並且時間復雜度與空間復雜度要盡可能小。

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 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)演算法好壞擴展閱讀

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 怎麼判斷比較各種演算法的好壞

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。

⑨ 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

⑩ 如何評價一個演算法的好壞

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。
也就是所謂的時間復雜度和空間復雜度

1.時間復雜度

定義:在計算機科學中,演算法的時間復雜度是一個函數,他定量描述了該演算法的運行時間.一個演算法執行所耗費的時間,從理論上講,只有你把你的程序放機器上跑起來,才能知道.然而我們有一套時間復雜度的分析方式.一個演算法所花費的時間與其中語句的執行次數成正比例.演算法中的基本操作的執行次數,為演算法的時間復雜度.

2.時間復雜度為什麼不使用時間來衡量而使用基本語句的運行次數來衡量?

演算法的執行時間依賴於具體的軟硬體環境，所以，不能用執行時間的長短來衡量演算法的時間復雜度，而要通過基本語句執行次數的數量級來衡量。

3.時間復雜度的O漸進表示法(Big O notation)

是用於描述函數漸進行為的數學符號.

大O階方法推導:
計算基本語句的執行次數的數量級;
只需計算基本語句執行次數的數量級，這就意味著只要保證基本語句執行次數的函數中的最高次冪正確即可，可以忽略所有低次冪和最高次冪的系數。這樣能夠簡化演算法分析，並且使注意力集中在最重要的一點上:增長率。
如果演算法中包含嵌套的循環，則基本語句通常是最內層的循環體，如果演算法中包含並列的循環，則將並列循環的時間復雜度相加。例如:

for (i=1; i<=n; i++)
x++;
for (i=1; i<=n; i++)
for (j=1; j<=n; j++)
x++;

第一個for循環的時間復雜度為Ο(n)，第二個for循環的時間復雜度為Ο(n2)，則整個演算法的時間復雜度為Ο(n+n2)=Ο(n2)。

4.時間復雜度的:最優、平均、最差情況，為什麼時間復雜度看的是最差情況?

最差情況下的復雜度是所有可能的輸入數據所消耗的最大資源，如果最差情況下的復雜度符合我們的要求，我們就可以保證所有的情況下都不會有問題。

某些演算法經常遇到最差情況。比如一個查找演算法，經常需要查找一個不存在的值。
也許你覺得平均情況下的復雜度更吸引你，可是平均情況也有幾點問題。第一，難計算，多數演算法的最差情況下的復雜度要比平均情況下的容易計算的多，第二，有很多演算法的平均情況和最差情況的復雜度是一樣的. 第三，什麼才是真正的平均情況?如果你假設所有可能的輸入數據出現的概率是一樣的話，也是不合理的。其實多數情況是不一樣的。而且輸入數據的分布函數很可能是你沒法知道。
考慮最好情況的復雜度更是沒有意義。

5.如何求解:二分查找、遞歸求階乘、遞歸斐波那契的時間復雜度?

二分查找:通過折紙查找求解時間復雜度為O(logN);
遞歸求階乘:數基本操作遞歸N次得到時間復雜度為O(N);
遞歸斐波那契:分析得出基本操作遞歸了2N次,時間復雜度為O(2N);

6.什麼是空間復雜度?

空間復雜度是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的度量.空間復雜度不是程序佔用了多少bytes的空間,因為這個也沒太大意義,所以空間復雜度算的是變數的個數.空間復雜度計算規則基本跟時間復雜度類似,也使用大O漸進法表示.

7.如何求空間復雜度? 普通函數&遞歸函數

一個演算法的空間復雜度只考慮在運行過程中為局部變數分配的存儲空間的大小，它包括為參數表中形參變數分配的存儲空間和為在函數體中定義的局部變數分配的存儲空間兩個部分。若一個演算法為 遞歸演算法，其空間復雜度為遞歸所使用的堆棧空間的大小，它等於一次調用所分配的臨時存儲空間的大小乘以被調用的次數(即為遞歸調用的次數加1，這個1表示開始進行的一次非遞歸調用)。演算法的空間復雜度一般也以數量級的形式給出。如當一個演算法的空間復雜度為一個常量，即不隨被處理數據量n的大小而改變時，可表示為O(1);當一個演算法的空間復雜度與以2為底的n的對數成正比時，可表示為O(log2n);當一個演算法的空間復雜度與n成線性比例關系時，可表示為O(n).若形參為數組，則只需要為它分配一個存儲由實參傳送來的一個地址指針的空間，即一個機器字長空間;若形參為引用方式，則也只需要為其分配存儲一個地址的空間，用它來存儲對應實參變數的地址，以便由系統自動引用實參變數。
8. 分析遞歸斐波那契數列的:時間、空間復雜度，並對其進行優化，偽遞歸優化->循環優化

long long Fib(int N) {
if (N < 3)
return 1;
return Fib(N - 1) + Fib(N - 2);
}

普通遞歸實現的斐波那契數列:
時間復雜度:O(2^n)

計算並根據O漸進表示法得出時間復雜度.

空間復雜度:O(N);遞歸深度乘以(每一次遞歸的空間佔用{有輔助空間或常量})

偽遞歸優化:

long long fib (long long first, longlong second, int N) {
if(N <3)
return 1;
if(N == 3)
return first + second;
return fib(second, first+second,N-1);
}

時間復雜度:
O(N);
遞歸深度乘以每次遞歸的循環次數
空間復雜度:
O(1)或O(N)
關鍵看編譯器是否優化,優化則為O(1)否則O(N);

循環優化:

long long Fib(int N) {
long long first = 1;
long long second = 1;
long long ret = 0;
for (int i = 3; i <= N ; ++i) {
ret = first + second;
first = second;
second = ret;
}
return second;
}

時間復雜度:O(N);

空間復雜度:O(1);

9.常見時間復雜度

常見的演算法時間復雜度由小到大依次為: Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!) Ο(1)表示基本語句的執行次數是一個常數，一般來說，只要演算法中不存在循環語句，其時間復雜度就是Ο(1)。Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)稱為多項式時間，而Ο(2n)和Ο(n!)稱為指數時間。