算法分析

algorithm analysis

定义：对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量分析的过程。

学科：计算机科学技术_理论计算机科学_算法设计与分析

相关名词：算法 复杂性 效率 数据库

【延伸阅读】

随着大数据时代的到来，数据挖掘、人工智能等与算法相关的词语已成为IT行业最流行的词汇。但是算法的设计与分析并不是最近才兴起的，它从计算机诞生之日起，就成为整个计算机领域研究的核心内容。

算法分析作为计算机科学的重要分支，主要是从算法的复杂性角度进行评估和比较。算法的复杂性体现在运行该算法所需的计算机资源上，所需资源越多，算法的复杂性越高；反之，所需资源越少，算法的复杂性越低。对于计算机来说，最重要的资源是时间和空间，也就是我们所说的时间复杂性和空间复杂性。

对于任意给定的问题设计出复杂性尽可能低的算法，是设计算法时追求的一个重要目标。另一方面，当有多种算法可以解决同一个问题时，选择复杂性最低的算法是我们遵循的重要准则。因此，算法的复杂性分析对于算法的设计和选择有着重要的指导意义和实用价值。

更具体地说，算法的复杂性指的是运行算法所需的计算机资源的量。需要的时间资源量被称为时间复杂性，需要的数据存储资源量被称为空间复杂性。这个量反映的是算法的效率，是从运行该算法的实际计算机中抽象出来的。换句话说，这个量应该只依赖于要解决的问题的规模、输入以及算法本身。

在计算机科学中，算法分析的应用非常广泛。例如，在数据库系统中，通过对查询语句的算法分析，可以优化查询效率；在操作系统中，通过对进程调度的算法分析，可以提高系统的并发性能；在计算机网络中，通过对路由协议的算法分析，可以提高网络的传输效率。此外，在人工智能、机器学习等领域中，也广泛应用了算法分析的相关知识。

延伸阅读作者：西华师范大学数学与信息学院 李斌斌博士

来源：全国科学技术名词审定委员会、学习强国