判断算法的好坏

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

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

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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