演算法考核質量
⑴ 從哪四個方面來評判演算法質量
正確性、可讀性、復雜性(高效和低存儲)、可移植性(魯棒性)
⑵ 評價演算法的四個標準是什麼
評價演算法的四個標准：
1.正確性
能正確地實現預定的功能，滿足具體問題的需要。處理數據使用的演算法是否得當，能不能得到預想的結果。
2.易讀性
易於閱讀、理解和交流，便於調試、修改和擴充。寫出的演算法，能不能讓別人看明白，能不能讓別人明白演算法的邏輯？如果通俗易懂，在系統調試和修改或者功能擴充的時候，使系統維護更為便捷。
3.健壯性
輸入非法數據，演算法也能適當地做出反應後進行處理，不會產生預料不到的運行結果。數據的形式多種多樣，演算法可能面臨著接受各種各樣的數據，當演算法接收到不適合演算法處理的數據，演算法本身該如何處理呢？如果演算法能夠處理異常數據，處理能力越強，健壯性越好。
4.時空性
演算法的時空性是該演算法的時間性能和空間性能。主要是說演算法在執行過程中的時間長短和空間佔用多少問題。
演算法處理數據過程中，不同的演算法耗費的時間和內存空間是不同的。
(2)演算法考核質量擴展閱讀：
演算法是對特定問題求解步驟的一種描述，它是指令的有限序列，其中每一條指令表示一個或多個操作。此外，一個演算法還具有下列5個重要的特性。
（1）、有窮性
一個演算法必須總是（對任何合法的輸入值）在執行有窮步之後結束，且每一步都可在有窮時間內完成。
（2）、確定性
演算法中每一條指令必須有明確的含義，讀者理解時不會產生二義性。即對於相同的輸入只能得到相同的輸出。
（3）、可行性
一個演算法是可行的，即演算法中描述的操作都是可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現的。
（4）、輸入
一個演算法有零個或多個的輸入，這些輸入取自於某個特定的對象的集合。
（5）、輸出
一個演算法有一個或多個的輸出，這些輸出是同輸入有著某種特定關系的量。
⑶ 演算法的衡量標准有哪些
衡量演算法的三個標準是：時間復雜度、空間復雜度和難易程度。時間復雜度可以簡單的說就是：大概程序要被執行的次數，而非時間。
注意：是次數，不是時間，因為不同機器的性能是不一樣的,不要用計時器在那裡計時誰的更快。當然，如果在同一台電腦上運行計時另說。
空間復雜度：同樣簡單來說就是：演算法執行過程中大概所佔用的最大的內存。
⑷ 評價演算法優劣的標準是
同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。
時間復雜度
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。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。
T(n)=Ο(f(n))
因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度
空間復雜度
演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。
正確性
演算法的正確性是評價一個演算法優劣的最重要的標准。
可讀性
演算法的可讀性是指一個演算法可供人們閱讀的容易程度。
健壯性
健壯性是指一個演算法對不合理數據輸入的反應能力和處理能力，也稱為容錯性。
(4)演算法考核質量擴展閱讀
演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。
演算法可以宏泛的分為三類：
一，有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。
二，有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。
三，無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。
參考資料：演算法--網路
⑸ 如何考核演算法工程師
考核分以下幾點，工程師能力層級概覽
對於不同級別的演算法工程師技能要求，我們大致可以分成以下幾個層級：
初級：可以在一些指導和協助下獨立完成開發任務。具體到演算法方面，需要你對於工具框架，建模技術，業務特性等方面有一定的了解，可以獨立實現一些演算法項目上的需求。
中級：可以基本獨立完成一個項目的開發與交付。在初級工程師的基礎上，對於深入了解技術原理的要求會更高，並且能夠應對項目中各種復雜多變的挑戰，對於已有技術和工具進行改造適配。在整體工程化交付方面，對於代碼質量，架構設計，甚至項目管理方面的要求會開始顯現。另外從業務出發來評估技術選型和方案也變得尤為重要。
⑹ 關於視頻質量評價演算法的
你好，在視頻質量評價領域，所謂的結構相似度SSIM是一種全參考（Full-Rerence）視頻質量評價演算法。而全參考評價演算法必須同時知道原始視頻和失真視頻。也就是說你想計算結構相似度，就得先找到兩個視頻，一個原始的，一個受損的，（要是僅僅為了測試演算法也可以隨便找倆），然後逐幀計算原始視頻各幀同受損視頻相應幀的SSIM，最後加權平均。
同學如果你需要計算視頻的「結構相似度」指標，一般就是我上面說的那樣，如果你只是想找到一種不需要原始視頻的質量評價方法，推薦你網路LIVE VIDEO DATABASE或者LIVE IMAGE DATABSE，那裡面好多演算法，你隨便下一個試試就好了。
雖然晚了一年多，還是希望能幫到你，如果你還有其他問題可以聯系我，不要私信，我的日常郵箱[email protected]，我目前就是研究這方面的。
⑺ 數據結構中評價演算法的兩個重要指標是什麼
數據結構中評價演算法的兩個重要指標是時間復雜度和空間復雜度。
同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。
1、時間復雜度：
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。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做。
2、空間復雜度：
演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。
(7)演算法考核質量擴展閱讀：
評估演算法效率的方法：
1、事後統計方法
這種方法主要是通過設計好的測試程序和數據，利用計算機計時器對不同演算法編制的程序的運行時間進行比較，從而確定演算法效率的高低。
2、事前分析估算方法
在計算機程序編寫前，依據統計方法對演算法進行估算。經過總結，可以發現一個高級語言編寫的程序在計算機上運行時所消耗的時間取決於下列因素：演算法採用的策略、編譯產生的代碼質量、問題的輸入規模、機器執行指令的速度。
參考資料來源：網路-演算法
⑻ 演算法及其特性有哪些
1.演算法的重要特性（1）有窮性：一個演算法必須在執行有窮步驟之後正常結束，而不能形成無窮循環。
（2）確定性：演算法中的每一條指令必須有確切的含義，不能產生多義性。
（2）可行性：演算法中的每一條指令必須是切實可執行的，即原則上可以通過已經實現的基本運算執行有限次來實現。
（4）輸入：一個演算法應該有零個或多個輸入。
（5）輸出：一個演算法應該有一個或多個輸出，這些輸出是同輸入有特定關系的量。
2.演算法描述的方法（1）框圖描述：該方法使用流程圖或N－S圖來描述演算法。
（2）自然語言描述：該方法採用自然語言，同時添加高級程序設計語言如while、for和if等基本控制語句來描述演算法。這類描述方法自然、簡潔，但缺乏嚴謹性和結構性。
（2）類語言描述：這是介於程序設計語言和自然語言之間演算法描述形式，其特徵是突出演算法設計的主體部分而有意忽略某些過於嚴格的語法細節，如類C或C＋＋的偽語言。這種演算法不能直接在計算機上運行，但專業設計人員經常使用它來描述演算法，它具有容易編寫、閱讀和格式統一的特點。
（4）程序設計語言描述：採用某種高級程序設計語言（如C或C＋＋）來描述。這是可以在計算機上運行並獲得結果的演算法描述。
本課程將採用偽C語言進行演算法描述。
2.演算法與程序的關系演算法的含義與程序十分相似，但二者是有區別的。演算法和程序都是用來表達解決問題的邏輯步驟；演算法是對解決問題方法的具體描述，程序是演算法在計算機中的具體實現；一個程序不一定滿足有窮性（死循環），而演算法一定滿足有窮性；程序中的指令必須是機器可執行的，而演算法中的指令則無此限制；一個演算法若用計算機語言來書寫，則它就可以是一個程序。因此，程序是演算法，但演算法不一定是程序。4.演算法設計要求在演算法設計中，對同一個問題可以設計出不同的求解演算法。如何評價這些演算法的優劣，從而為演算法設計和選擇提供可靠的依據？通常可從以下四個方面評價演算法的質量：
（1）正確性：演算法應該能夠正確地執行預先規定的功能，並達到所期望的性能要求。
（2）可讀性：演算法應該好讀，以有利於讀者對程序的理解，便於調試和修改。
（2）健壯性：演算法應具有容錯處理。當輸入非法數據時，演算法應對其作出反應，而不是產生莫名其妙的輸出結果。
（4）效率與低存儲量需求：效率指的是演算法執行的時間。對於同一個問題，如果有多種演算法可以求解，執行時間短的演算法效率高。演算法存儲量指的是演算法執行過程中所需要的最大存儲空間。高效率和低存儲量這兩者與問題的規模有關。