algorithm analysis

定義：對一個算法需要多少計算時間和存儲空間作定量分析的過程。

學(xué)科：計算機科學(xué)技術(shù)_理論計算機科學(xué)_算法設(shè)計與分析

相關(guān)名詞：算法 復(fù)雜性 效率 數(shù)據(jù)庫

圖片來源：視覺中國

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

算法分析作為計算機科學(xué)的重要分支，主要是從算法的復(fù)雜性角度進行評估和比較。算法的復(fù)雜性體現(xiàn)在運行該算法所需的計算機資源上，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。對于計算機來說，最重要的資源是時間和空間，也就是我們所說的時間復(fù)雜性和空間復(fù)雜性。

對于任意給定的問題設(shè)計出復(fù)雜性盡可能低的算法，是設(shè)計算法時追求的一個重要目標(biāo)。另一方面，當(dāng)有多種算法可以解決同一個問題時，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)雜性分析對于算法的設(shè)計和選擇有著重要的指導(dǎo)意義和實用價值。

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

在計算機科學(xué)中，算法分析的應(yīng)用非常廣泛。例如，在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，通過對查詢語句的算法分析，可以優(yōu)化查詢效率；在操作系統(tǒng)中，通過對進程調(diào)度的算法分析，可以提高系統(tǒng)的并發(fā)性能；在計算機網(wǎng)絡(luò)中，通過對路由協(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。

（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