说明：参考书目为《Computer Algorithms --- Introduction to Design and Analysis》（第三版）Sara Baase, Allen Van Gelder

部分内容参考自大工林晓惠老师的课程【算法设计与分析】讲解。林老师讲算法非常细致，让人很容易理解，推荐一波~

（如部分内容涉及侵权，请联系我删除，谢谢）

该系列文章关于算法主要包含两部分：算法设计（分治、动态规划、贪心、图算法...） + 算法分析（算法的时间和空间分析、问题本身的计算复杂性、算法的正确性证明、NP-complete问题：对策论、数学归纳法等）

如何分析一个算法？

之后的文章请见：

【算法设计与分析】4.2 插入排序

【算法设计与分析】(习题4.2-4.5) 冒泡排序

本篇文章目录

算法评价的准则

1. 正确性

2. 时间

3. 空间

4. 简单性、清晰性

5. 优化

算法评价的准则：

1. 正确性

证明对于每一个合法的输入，该算法都会在有限的时间内得到满足要求的输出。

包括证明与该算法有关的引理、定理、公式。(一般使用数学归纳法证明)

2. 时间

1）主要影响算法时间效率的因素：①算法本身选用的策略；②问题的规模

在做时间效率分析时，我们从算法中选择出“基本操作”，以该“基本操作”的重复执行次数作为算法的时间量度f(n)。

比如：

问题	基本操作
在数组中查找x	x与数组元素进行比较
两个矩阵相乘	两个数值相乘

2）一般要进行平均A(n)和最坏W(n)情况下的时间复杂度分析：

$W(n)=max\left \{ f(I)\left | I\epsilon D_{n}\right \}$

$A(n)=\sum_{I}pr(I)f(I)$ pr(I)指的是相应情况的概率

3）时间复杂度 $\Theta$ 及其上界O、下界 $\Omega$ ：

①时间复杂度的上界O(g(n))=f(n) → 存在正数c和 $n_{0}$ ，使得对一切 $n\geq n_{0}$ ，有 $0\leq f(n)\leq cg(n)$

②时间复杂度的下界 $\Omega (g(n))=f(n)$ → 存在正数c和 $n_{0}$ ，使得对一切 $n\geq n_{0}$ ，有 $0\leq cg(n)\leq f(n)$

③时间复杂度 $\Theta (g(n))=f(n)$ → 存在正数 $c_{1}$ ， $c_{2}$ 和 $n_{0}$ ，使得对一切 $n\geq n_{0}$ ，有 $0\leq c_{1}g(n)\leq f(n)\leq c_{2}g(n)$

即， $f(n)=O(g(n)), f(n)=\Omega (g(n)),\Theta (g)=O(g)\bigcap \Omega(g)$

4）常见的时间复杂度函数

3. 空间

4. 简单性、清晰性

5. 优化

如果问题的计算时间下界是 $\Omega(f(n))$ ，则计算时间复杂度为 $O(f(n))$ 的算法是最优算法。例如，基于“比较”操作完成的排序问题的计算时间下界为 $\Omega(nlogn)$ ，则时间复杂度为 $O(nlogn)$ 的排序算法是最优算法。

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【算法设计与分析】如何分析一个算法

如何分析一个算法？

算法评价的准则：

1. 正确性

2. 时间

3. 空间

4. 简单性、清晰性

5. 优化

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