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评价一个算法的优劣应该从三个方面判断
1.时间复杂度 : 执行算法所耗费的时间，即时间复杂度
2.空间复杂度 ： 执行算法所耗费的存储空间，主要是辅助空间
3.可读性和可操作性 ： 算法应当易于理解，易于编程，易于调试等
时间复杂度
一般情况下，将算法所要求求解问题的输入量称为问题的规模，并用一个正整数n来表示
T（n）就是该算法的时间耗费，他是该算法所求问题规模n的函数
算法中基本操作重复执行的次数时问题规模n的某个函数f（n）
算法的时间量度记为： T(n) = O(F(n))
时间复杂度的计算
假如将算法中基本操作的重复执行次数看成是问题规模n的某个函数f(n)，算法的渐进时间复杂度记作： T(n) = O(F(n))。它表示随问题规模n的增大。算法执行的增长率和f(n)的增长率相同，其中f(n)一般为算法中频率最大的语句的频率。
在分析算法时，往往对算法的时间复杂度和渐进时间复杂度不予区分，而经常是将渐进时间复杂度T(n) = O(f(n)) 简称为时间复杂度。
1.在难精确计算基本操作执行次数（或语句频度）的情况下，只需要求出它关于n的增长率或阶即可。
2.如果一个算法的执行时间是一个与问题规模n无关的常熟，即使是一个较大的常数，该算法的时间复杂度都为常熟阶，记作T(n) = O(1)
常见的时间复杂度按数量级递增排列
常数阶 O（1）
对数阶 O（log2n）
线性阶 O（n）
线性对数阶 O（nlog2n）
平方阶 O（n^2）
立方阶 O（n^3）
..k次方阶 O（n^k）
指数阶 O（2^n）
阶乘阶 O（n!）
空间复杂度
类似于时间复杂度，一个算法的空间复杂度 S(n) 定义为该算法所耗费的存储空间
空间复杂度的计算
1.存储空间本身所占用的存储空间
2.算法的输入输出数据所占用的存储空间
3.算法在运行过程中临时占用的存储空间
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原文地址：http://www.cnblogs.com/sz-zzm/p/5471900.html
