algorithm analysis

定義：對(duì)一個(gè)算法需要多少計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)空間作定量分析的過程。

學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)_理論計(jì)算機(jī)科學(xué)_算法設(shè)計(jì)與分析

相關(guān)名詞：算法 復(fù)雜性 效率 數(shù)據(jù)庫(kù)

圖片來源：視覺中國(guó)

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隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等與算法相關(guān)的詞語(yǔ)已成為IT行業(yè)最流行的詞匯。但是算法的設(shè)計(jì)與分析并不是最近才興起的，它從計(jì)算機(jī)誕生之日起，就成為整個(gè)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域研究的核心內(nèi)容。

算法分析作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支，主要是從算法的復(fù)雜性角度進(jìn)行評(píng)估和比較。算法的復(fù)雜性體現(xiàn)在運(yùn)行該算法所需的計(jì)算機(jī)資源上，所需資源越多，算法的復(fù)雜性越高；反之，所需資源越少，算法的復(fù)雜性越低。對(duì)于計(jì)算機(jī)來說，最重要的資源是時(shí)間和空間，也就是我們所說的時(shí)間復(fù)雜性和空間復(fù)雜性。

對(duì)于任意給定的問題設(shè)計(jì)出復(fù)雜性盡可能低的算法，是設(shè)計(jì)算法時(shí)追求的一個(gè)重要目標(biāo)。另一方面，當(dāng)有多種算法可以解決同一個(gè)問題時(shí)，選擇復(fù)雜性最低的算法是我們遵循的重要準(zhǔn)則。因此，算法的復(fù)雜性分析對(duì)于算法的設(shè)計(jì)和選擇有著重要的指導(dǎo)意義和實(shí)用價(jià)值。

更具體地說，算法的復(fù)雜性指的是運(yùn)行算法所需的計(jì)算機(jī)資源的量。需要的時(shí)間資源量被稱為時(shí)間復(fù)雜性，需要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)資源量被稱為空間復(fù)雜性。這個(gè)量反映的是算法的效率，是從運(yùn)行該算法的實(shí)際計(jì)算機(jī)中抽象出來的。換句話說，這個(gè)量應(yīng)該只依賴于要解決的問題的規(guī)模、輸入以及算法本身。

在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，算法分析的應(yīng)用非常廣泛。例如，在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中，通過對(duì)查詢語(yǔ)句的算法分析，可以優(yōu)化查詢效率；在操作系統(tǒng)中，通過對(duì)進(jìn)程調(diào)度的算法分析，可以提高系統(tǒng)的并發(fā)性能；在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，通過對(duì)路由協(xié)議的算法分析，可以提高網(wǎng)絡(luò)的傳輸效率。此外，在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中，也廣泛應(yīng)用了算法分析的相關(guān)知識(shí)。

（延伸閱讀作者：西華師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院 李斌斌博士）

責(zé)任編輯：張鵬輝