在計算機解決問題的過程中，數據結構和算法是程序的兩大要素，二者相輔相成，缺一不可。算法與數據結構的好壞直接相關，一種數據結構的優劣是由實現其各種運算的算法體現的。對數據結構的分析實質上也表現為對實現其多種運算的算法分析。算法分析是一個復雜的問題，它首先涉及到優劣準則的確定。判斷一個算法的優劣主要有以下幾個標準：

(1)正確性。要求算法能夠正確地執行規定的功能。這是最重要也是最基本的準則;

(2)可使用性。算法應當是可讀的，即可讀性好。為了達到這個要求，算法的邏輯必須是清晰的、簡單的和結構化的;

(3)健壯性。要求算法具有很好的容錯性，即提供例外處理，能夠對不合理的數據進行檢查，不會經常出現異常中斷或死機現象;

(4)效率。算法的效率主要指算法執行時計算機資源的消耗，包括存儲和運行時問的開銷，前者叫做算法的空間代價，后者叫做算法的時間代價。

時間代價是常用的評價指標，往往用時間復雜度來衡量。當一個算法轉換成程序并在計算機上執行時，其運行所需要的時間總是取決于下列因素：

硬件的速度。CPU速度和存取數據的速度越快，則程序的執行時間越短;

所選用的程序設計語言。程序設計語言的級別越高，其執行效率就越低。比如匯編語言程序的執行效率往往要高于高級算法語言;

編譯程序所生成目標代碼的質量。對于代碼優化較好的編譯程序，其所生成的程序質量較高。比如，代碼效率優化過的C語言程序比未經過優化的代碼效率要高;

問題的規模。很顯然，大規模的問題求解過程比小規模的問題更耗費時間。

顯然，在各種因素都不能確定的情況下，很難比較算法的執行時間。也就是說，使用執行算法的絕對時間來衡量算法的效率是不合適的。為此，可以將上述各種與計算機相關的軟、硬件因素都確定下來，這樣一個特定算法的運行工作量的大小就只依賴于問題的規模，或者說它是問題規模的函數。另一方面，要全面地評價一個算法的優劣，不僅要考慮時間的耗費，還要考慮算法對存儲器的耗費。特別是對于大規模問題，對空間耗費的分析是必不可少的。因此，分別有基于時間和空間的算法分析，即算法的時間復雜度分析和空間復雜度分析。

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