如何衡量算法的好坏？

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• 算法好坏统计方法
• 时间复杂度

经常听到”牺牲时间换空间“，”牺牲空间换时间“。

可见，算法好坏衡量规则就在于时间、空间上面。

算法好坏统计方法

事后统计法。依赖于测试数据，如果你要一顿数字查找2在第几个位置，如果第一个数字就是2，效率就极高

事前估算分析法：分析出最坏的情况，统计执行次数

二分查找：n是元素格式，执行次数：floor(log_2(n) + 1)

时间复杂度

一个算法随着数据规模的增大而增大的时间成本。一般用大O表示法。

O(1)：时间成本与数据规模没关系。

O(N)：N越大，时间成本越高

空间复杂度

一个算法随着数据规模增大而额外增加的空间成本。也是用大O表示法

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