算法的性能
❶ 理论上怎么分析算法的性能优于其他算法
所有算法的模型可以抽象成：
输入——算法——输出
在这个模型中，显而易见，同输入输出的情况下，算法部分的步骤越少，算法的性能就越高。
❷ 算法性能的评判标准
选A，算法的性能和你编写的代码的时间复杂度和空间复杂度有关，和机器的配置无关。所以
评价一个算法性能的评价依据不包括
A
运算器的执行速度。
❸ 应该从哪些方面分析和评价算法的性能
摘要 一、算法的正确性。
❹ 如何度量算法的性能
算法是否高效决定你后面开发的效率和繁琐度。一般最好用博弈论测试下，核心算法不行的话最好推倒重建比较好些。
❺ 算法的评价指标有哪些
时间复杂度和空间复杂度。
1、时间复杂度
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。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（Asymptotic Time Complexity）。
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。
空间复杂度记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。
(5)算法的性能扩展阅读：
算法的方法：
1、递推法
递推是序列计算机中的一种常用算法。它是按照一定的规律来计算序列中的每个项，通常是通过计算机前面的一些项来得出序列中的指定项的值。其思想是把一个复杂的庞大的计算过程转化为简单过程的多次重复，该算法利用了计算机速度快和不知疲倦的机器特点。
2、递归法
程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。
一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。
注意：
(1) 递归就是在过程或函数里调用自身.
(2) 在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。
❻ 算法优劣的五个标准是什么
根据调度机制
的三个逻辑功能程序模块组成来评判：
（1）队列管理程序
（2）上下文切换程序
（3）分派程序
❼ 如何判断算法优劣
算法的好坏是看它的运行效率比如递归一般来说是比较耗时间的，也就是说效率低当然也看具体情况，有的算法在基数小的情况是差不多，性能反而还好点
❽ 评价算法优劣的标准是
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
时间复杂度
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。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
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。
正确性
算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。
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。
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，也称为容错性。
(8)算法的性能扩展阅读
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。
算法可以宏泛的分为三类：
一，有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。
二，有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。
三，无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。
参考资料：算法--网络