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算法分析的主要內(nèi)容 算法分析的主要方面

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算法分析的主要方面是空間復雜性和時間復雜性 。在計算機科學中，算法分析（英語：Analysis of algorithm）是分析執(zhí)行一個給定算法需要消耗的計算資源數(shù)量（例如計算時間，存儲器使用等）的過程 。算法的效率或復雜度在理論上表示為一個函數(shù) 。
其定義域是輸入數(shù)據(jù)的長度（通常考慮任意大的輸入，沒有上界），值域通常是執(zhí)行步驟數(shù)量（時間復雜度）或者存儲器位置數(shù)量（空間復雜度） 。算法分析是計算復雜度理論的重要組成部分 。
理論分析常常利用漸近分析估計一個算法的復雜度，并使用大O符號、大Ω符號和大Θ符號作為標記 。舉例，二分查找所需的執(zhí)行步驟數(shù)量與查找列表的長度之對數(shù)成正比，記為 ，簡稱為“對數(shù)時間” 。通常使用漸近分析的原因是，同一算法的不同具體實現(xiàn)的效率可能有差別 。但是，對于任何給定的算法，所有符合其設計者意圖的實現(xiàn)，它們之間的性能差異應當僅僅是一個系數(shù) 。
【算法分析的主要內(nèi)容 算法分析的主要方面】

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