制約演算法效率
『壹』 如何衡量一個時間演算法的時間效率
一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。
並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量。
時間效率，一定生產時間內，機器實際運轉時間與理論運轉時間之比，通常用百分率表示。與設備自動化程度、速度、卷裝尺寸、工人操作熟練程度及看台數有關。
(1)制約演算法效率擴展閱讀：
點在空間中變化對點的描述稱為被描述點相當於該點的時間【該點運動到某一位置時，被描述點都會有唯一的對應位置，稱為此時被描述點的位置】。被描述點可以隨時間變化位置不變，可知時間與被描述點的位置有函數關系。
空間使事物具有了變化性，即因為空間的存在，所以事物才可以發生變化。空間是沒有能量的事物，即當事物能產生變化時，變化產生的能量已經和阻礙的能量相互抵消。
天文測時所依賴的是地球自轉，而地球自轉的不均勻性使得天文方法所得到的時間（世界時）精度只能達到10-9，無法滿足二十世紀中葉社會經濟各方面的需求。一種更為精確和穩定的時間標准應運而生，這就是「原子鍾」。
世界各國都採用原子鍾來產生和保持標准時間，這就是「時間基準」，然後，通過各種手段和媒介將時間信號送達用戶，這些手段包括：短波、長波、電話網、互聯網、衛星等。這一整個工序，就稱為「授時系統」。
『貳』 影響演算法設計的因素
1、從大的方面來講，所選擇的語言對演算法的效率影響很大。一般來說，使用越高級的語言所需要的時間和空間就越大。另外，不同編譯器產生的代碼質量不同，這對演算法的效率也會有影響。
2、存儲結構
數據的存儲結構，分為順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲結構的特點是藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系；鏈式存儲結構則是藉助指示元素存儲地址的指針表示數據元素之間的邏輯關系。不同的問題求解選用不同的存儲結構。
3、指針操作
在使用指針時，指針的有秩序掃描非常重要。例如在模式匹配中，如果直接進行匹配，當有不完全匹配時，主串的指針需要回溯。在KMP演算法中，我們先可以求出每個元素的next函數值，從而在發生不完全匹配時，主串的指針不必要回溯，只需要模式串的元素回到當前元素的next函數值所指的元素再進行匹配即可。當主串和模式串有很多不完全匹配時，KMP演算法可以大大提高效率。
4、查找的效率
有很多快速查找的演算法都可以提高查找的效率，如建立索引，折半查找等，都是在記錄和關鍵字之間進行比較，從而尋求關系。這一類查找建立在比較的基礎之上。查找的效率依賴於查找過程中所進行的比較次數。
『叄』 影響程序效率的因素有哪些
演算法、代碼量等等。
程序效率是指程序的執行速度以及佔用的存儲空間。源程序的效率與詳細設計階段確定的演算法的效率有直接的聯系，演算法是影響程序效率的重要因素。
在將詳細設計階段產生的演算法轉換成源程序代碼的過程中，應考慮以下問題：
1、在編寫程序前，盡可能化簡有關的算術表達式和邏輯表達式。
2、仔細檢查演算法中的嵌套循環，盡可能將某些語句或表達式移到循環外面。
3、盡量避免使用多維數組。
4、盡量避免使用指針和復雜表達式。
5、採用快速的算術運算。
6、不要混淆數據類型，避免在表達式中出現類型混雜。
7、盡量採用整數算術表達式和布爾表達式。
8、選用等效的高效率演算法。
『肆』 衡量演算法的效率，主要考慮__和__。
一個演算法執行所耗費的時間,從理論上是不能算出來的,必須上機運行測試才能知道.但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試,只需知道哪個演算法花費的時間多,哪個演算法花費的時間少就可以了.並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例,哪個演算法中語句執行次數多,它花費時間就多.一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度.記為T(n).演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的計算工作量.
『伍』 程序執行的效率與與什麼有關
程序執行的效率跟演算法有關，而一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
1、空間復雜度是指演算法在計算機內執行時所需存儲空間的度量
2、一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n),使得當n趨近於無窮大時，T（n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為一個常數，則時間復雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n2)。
按數量級遞增排列，常見的時間復雜度有：
常數階O(1),對數階O(log2n),線性階O(n),線性對數階O(nlog2n),平方階O(n^2)，立方階O(n^3),...，
k次方階O(n^k),指數階O(2^n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間復雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。
『陸』 影響演算法設計的因素有哪些
影響演算法設計的有以下因素：
針對機器：空間復雜性和時間復雜性。
針對程序員：演算法表達和實現的簡單性。
針對問題：演算法對問題及問題輸入規模的普適性。
影響演算法效率的因素
1、從大的方面來講，所選擇的語言對演算法的效率影響很大。一般來說，使用越高級的語言所需要的時間和空間就越大。另外，不同編譯器產生的代碼質量不同，這對演算法的效率也會有影響。
2、存儲結構
數據的存儲結構，分為順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲結構的特點是藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系；鏈式存儲結構則是藉助指示元素存儲地址的指針表示數據元素之間的邏輯關系。不同的問題求解選用不同的存儲結構。
3、指針操作
在使用指針時，指針的有秩序掃描非常重要。例如在模式匹配中，如果直接進行匹配，當有不完全匹配時，主串的指針需要回溯。
在KMP演算法中，我們先可以求出每個元素的next函數值，從而在發生不完全匹配時，主串的指針不必要回溯，只需要模式串的元素回到當前元素的next函數值所指的元素再進行匹配即可。當主串和模式串有很多不完全匹配時，KMP演算法可以大大提高效率。
4、查找的效率
有很多快速查找的演算法都可以提高查找的效率，如建立索引，折半查找等，都是在記錄和關鍵字之間進行比較，從而尋求關系。這一類查找建立在比較的基礎之上。查找的效率依賴於查找過程中所進行的比較次數。
在哈希表中，使得記錄的存儲位置和關鍵字之間建立一個確定的存儲關系，因而在查找時，只需要根據這個對應的關系f 找到給定值K 的像f(k)。用這個思想建立哈希表。如在基因組匹配時，用哈希表非常方便。
5、數據類型的選擇
數據類型的選擇也會影響演算法效率，在對時間和空間要求非常嚴格時，盡可能的使用佔用空間較小的數據類型。使用動態開辟空間會使得效率降低，所有在能確定或估計出需要的空間大小的情況下盡量使用靜態數字。個人覺得用vector雖然方便，但是效率並不高。
6、存儲方式
用堆操作還是用棧操作，對於不同的問題需要仔細選擇。在串和隊列的有關操作中用堆操作合適，在樹的操作中用棧操作合適，如建立二叉樹中序遍歷的遞歸演算法或非遞歸演算法，用棧操作好。
『柒』 演算法的執行效率和數據內存有關系嗎
嚴格的說演算法的執行效率跟演算法本身的效率和計算機的效率有關。
計算機的效率包括cpu和內存的速度。這是你執行演算法時候實實在在花費的時間長短。
撇開計算機的效率，演算法本身的效率跟演算法本身和數據有關。比如冒泡排序，如果數據本身已經接近要求的順序和是逆序差別極大。
『捌』 影響演算法執行時間的因素主要有哪些
影響演算法執行時間的因素包括：
1、演算法本身選用的策略；
2、問題的規模；
3、書寫程序的語言；
4、編譯產生的機器代碼質量；
5、機器執行指令的速度等。
為便於比較演算法本身的優劣，應排除其它影響演算法效率的因素。從演算法中選取一種對於所研究的問題來說是基本操作的原操作，以該基本操作重復執行的次數作為演算法的時間量。
(8)制約演算法效率擴展閱讀：
縮短演算法時間的方法：
1、選擇合理的存儲結構。
數據的存儲結構，分為順序存儲結構和鏈式存儲結構。順序存儲結構的特點是藉助元素在存儲器中的相對位置來表示數據元素之間的邏輯關系；鏈式存儲結構則是藉助指示元素存儲地址的指針表示數據元素之間的邏輯關系。
2、使用直接初始化。
與直接初始化對應的是復制初始化。
3、減少除法運算的使用。
無論是整數還是浮點數運算，除法都是一件運算速度很慢的指令，在計算機中實現除法是比較復雜的。所以要減少除法運算的次數。
『玖』 演算法的執行效率與什麼有關
B對了吧，不過似乎不完整。這應該是數據結構的題目，數據的存儲結構將直接影響到演算法的執行效率的。比如用數組跟用鏈表的效果就是不一樣的，它們的查找、插入、刪除、排序都是不一樣的。
『拾』 標題如何提高程序或演算法的效率,有哪些切實可行的措施
提高程序或演算法的效率措施：
1、優化sql語句，查詢語句中盡量不使用select，用哪個欄位查哪個欄位；少用子查詢可用表連接代替；少用模糊查詢，數據表中創建索引。
2、對程序中經常用到的數據生成緩存（如使用redis緩存數據等）。
3、對mysql做主從復制，讀寫分離。從而提高mysq執行效率和查詢速度。
4、使用nginx做負載均衡。將訪問壓力平均分配到多態伺服器。