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同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。
算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。
一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
算法的时间复杂度是指执行算法所需要的时间。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做
T(n)=Ο(f(n))
因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
以上两点越小越好。
算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。
正确性是指所写的算法能满足具体问题的要求，即对任何合法的输入，算法都会得出正确的结果。
算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。
可读性是指算法被写好之后，该算法被理解的难易程度。一个算法可读性的好坏十分重要，如果一个算法比较抽象，难于理解，那么这个算法就不易交流和推广，对于修改、扩展、维护都十分不利。所以在写算法的时候，要尽量将该算法写得简明易懂。健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也成为容错性。
一个程序完成后，运行该程序的用户对程序的理解因人而异，并不能保证每一个人都能按照要求进行输入，健壮性就是指当输入的数据非法时，算法也会做出相应的判断，而不会因为输入的错误造成程序瘫痪。
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