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@ -1795,7 +1795,7 @@
<h1 id="21">2.1. &nbsp; 算法效率评估<a class="headerlink" href="#21" title="Permanent link">&para;</a></h1>
<h2 id="211">2.1.1. &nbsp; 算法评价维度<a class="headerlink" href="#211" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<p>在开始学习算法之前，我们首先需要明确算法的设计目标，换句话说，我们应该如何评判算法的优劣。从总体上看，算法设计追求以下两个层面的目标：</p>
<p>从总体上看，算法设计追求以下两个层面的目标：</p>
<ol>
<li><strong>找到问题解法</strong>。算法需要在规定的输入范围内，可靠地求得问题的正确解。</li>
<li><strong>寻求最优解法</strong>。同一个问题可能存在多种解法，我们希望找到尽可能高效的算法。</li>
@ -1805,7 +1805,7 @@
<li><strong>时间效率</strong>，即算法运行速度的快慢。</li>
<li><strong>空间效率</strong>，即算法占用内存空间的大小。</li>
</ul>
<p>数据结构与算法的终极目标是“又快又省”。了解如何评估算法效率非常重要，因为只有掌握了评价方法，我们才能进行算法间的对比分析，从而指导算法设计与优化。</p>
<p>简而言之，<strong>我们的目标是设计“既快又省”的数据结构与算法</strong>。掌握评估算法效率的方法则至关重要，因为只有了解评价标准，我们才能进行算法之间的对比分析，从而指导算法设计与优化过程。</p>
<h2 id="212">2.1.2. &nbsp; 效率评估方法<a class="headerlink" href="#212" title="Permanent link">&para;</a></h2>
<h3 id="_1">实际测试<a class="headerlink" href="#_1" title="Permanent link">&para;</a></h3>
<p>假设我们现在有算法 A 和算法 B，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。我们最直接的方法就是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真实情况，但也存在较大局限性。</p>