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如果单从执行效率上进行评估
- 比较不同算法对同一组输入的执行处理时间，即事后统计法
- 缺点：执行时间严格依赖于硬件以及运行时各种不确定因素
- 必须编写相应的测试代码
- 测试数据的选择难以确保公正性
- 比较不同算法对同一组输入的执行处理时间，即事后统计法
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从以下维度来评估算法的优劣
正确性、可读性、健壮性（对不合理的输入的反应能力和处理能力）
时间复杂度：估算程序指令的执行次数（执行时间）
空间复杂度：估算所需占用的存储空间
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一般用大O表示法来描述复杂度，它表示的是数据规模n对应的复杂度
- 忽略常数、系数、低阶
- 对数阶一般忽略底数，无论底数，只要是对数就是logn
O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)- 可以借助函数生成工具对比复杂度的大小
- 斐波那契数递归调用算法时间复杂度为2^n，非递归算法时间复杂度为 n
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判断算法的好坏
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