算法效率分析的两个主要方面是 em算法时间复杂度分析？

em算法时间复杂度分析？

算法的复杂性

算法的复杂度是衡量算法效率的尺度，也是评价算法优劣的重要依据。算法的复杂性反映在运行算法所需的计算机资源数量上。需要的资源越多，算法越复杂。反之，所需资源越少，算法复杂度越低。

电脑资源，最重要的是时间和空间(也就是内存)资源。因此，算法的复杂度可以分为时间复杂度和空间复杂度。

不言而喻，对于任何给定的问题，设计一个复杂度尽可能低的算法是我们的一个重要目标。另一方面，当一个给定的问题有多种算法时，选择复杂度最低的算法是我们的一个重要标准。因此，算法的复杂度分析对于算法的设计或选择具有重要的指导意义和实用价值。

总之，在算法学习的过程中，首先要学会分析算法，以确定或判断算法的优劣。

1.时间复杂度:

例1:如下设置一个程序段(为了讨论方便，在每行前加一个行号)

(1)对于i:1到n do

(2)对于j:1到n do

(3) x:x 1

......

程序运行中每一步执行多少次？

回答:

行数(频率)

(1) n 1

(2)n *(n ^ 1)

(3) n*n

可以看出，这个程序的总执行次数为:f (n) 2n2n1。这里，n可以代表问题的规模。当n趋于无穷大时，如果f(n)的值很小，则算法是最优的。作为初学者，我们可以通过f(n)的数量级o来大致判断算法的时间复杂度。例如，上面例子中的时间复杂度可以粗略地表示为T(n)O(n2)。

2.空间复杂性:

示例2:将一维数组的数据(n)以逆序存储在原数组中。下面是实现这个问题的两个算法::。

算法1 : for I : 1 ton do

b[i]:a[n-i 1]

对于i:1到n do

a[i]:b[i]

算法二:换我:1ton div2do

开始

t:a[I]a[I]:a[n-I-1]a[n-i-1]:t

结束

算法1的时间复杂度为2n，空间复杂度为2n。

算法2的时间复杂度为3*n/2，空间复杂度为n-1。

显然，算法2要优于算法1，这两种算法的空间复杂度大致可以表示为S(n)O(n)。

在信息学竞赛中，往往是:只要

算法技术指什么？

算法技术是指

算法是指对解的准确完整的描述，是解决问题的一系列清晰的指令。算法代表了描述解决问题的策略机制的系统方法。

也就是说，对于某一标准输入，可以在有限的时间内获得所需的输出。如果一个算法有缺陷或者不适合某个问题，执行这个算法并不能解决问题。

不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量。

算法中的指令描述了一种计算。它在运行时，可以从一个初始状态和一个初始输入(可能是空的)开始，经过一系列有限的、明确定义的状态，最后产生一个输出，停在一个最终状态。

从一种状态到另一种状态的转换不一定是确定的。一些算法，包括随机化算法，包含一些随机输入。

形式算法的概念部分源于试图解决希尔伯特提出的决策问题，然后试图定义有效可计算性或有效方法。

这些尝试包括库尔特·哥德尔、雅克·埃尔布朗和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，Allonzot Church于1936年提出的λ演算，Emil Leon Post于1936年提出的公式化1以及alan turing于1937年提出的图灵机。即使在目前，通常也很难将直觉想法定义为形式算法。

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