基于计算机算法设计及其评价标准分析

袁溪 西安文理学院

计算机在工作的过程当中，本质上是算法的运行，这些算法由人所编造，算法加上数据结构组成程序，所以在进行实际问题求解时，可能会出现若干个现成的算法，必须找到最优算法，在此过程中，用户会面临着一个算法分析的问题。

1 算法的设计与分析

1.1 算法具有复杂性

算法的复杂性包括时间的复杂性和空间的复杂性，时间的复杂性是指算法在运算的过程中所需要花费的时间较多，空间的复杂性则是指算法所需要占用的存储空间的大小。在运行效率上，主要受到工作量与空间两方面资源的制约，算法的复杂性导致运算工作的难度加大，所以必须降低算法的复杂性。采用估算法的方式，对平均状况和综合状况进行分析，衡量比较出最好的算法。

1.2 算法的稳定性

错误的传播和积累是否受到限制，是衡量算法稳定性的重要标准，在实际的数据处理当中，由于近似值都不算准确，所以，计算可能会受到有效位数的限制，在确定算法时，必须考虑算法在计算过程中的每一个步骤和每一过程中会产生的运行误差，保证计算的结果有实际的意义。

1.3 算法的最优性

对于实际而具体的问题，通过对统一问题的分析，判断出这个问题是否存在最优解法，通常是采用这个算法的平均性状进行分析。如果算法当中存在着一些较为复杂的问题，需要寻找最优算法是比较困难的，所以需要对算法的平均性状和最坏状况进行统一的分析。除此以外，需要考虑算法的自适应问题、实现约束问题、精巧性与简明性问题、正确性证明的问题等进行一系列的分析。

2 优化算法的评价标准

2.1 实例分析

通过对算法复杂性的分析，对评价标准进行判定，并进行一个更为全面透彻的了解，我们可以通过举例说明的方式，分析一下平均性状与最坏情况下时间的复杂性。举例说明，具有n项的线性表的顺序搜索算法。

S1:1→ r

S2:WHILE r≤n and L(r) ≠V DO r+1→r END

S3:IF r>n THEN 0→r

在这个算法当中，r是结果值，从整个数组的第一个元素，与V进行逐一的比较，若存在数字与V相等则认为整个算法，操作结果就是r，若找不到与v相同的值，则r等于0。

2.2 算法评价

从上述的例子可以得出一个没有顺序的无序表查找只能通过顺序搜索查找的方法，所以为了提高查找的效率，可以先将无序的线性表用某种算法改变成为有序的线性表，以便于更好的查找，即使是看上去比较简单的算法和实例，在经过复杂的空间和时间的估算，也不是一件简单的事，所以，用户应用复杂性算法进行估算，从而确定该算法是否符合示例估算的需要。

另外，在复杂形势的实例算法下，可以通过一些粗略的数量级的分析对抽象描述算法进行复杂性估算，例如某个算法的复杂性，随着n的数目增大而不断增加，其增长的速度是不是会比另一个n次多项式的增长更快，这些都需要进行更深一步的研究，以期取得更好的效益，如果算法内部存在着多项组合式的运算，则这个算法可以被认定为多项式类复杂性。

在所举的例子当中，较多的考虑了时间的复杂性，在算法空间复杂性计算的过程中，如果对该算法所占用的储存空间、程序所占用的空间、输入的初始数据所占用的空间以及算法执行过程中所需要的附加空间进行单元转换和数据存储，需要占用大量的空间，在解决某个具体问题时，需要对所占用的时间空间做出折中的选择，允许使用的空间越大，计划所计算所花费的时间可以减少，以空间换取时间，如果用反向思考法，则允许时间换空间，限制存储空间的大小，可能会花更多的步骤与时间去进行数据处理，这种转化的方式对于降低算法的复杂性也具有十分重要的意义。

总之，将算法的空间复杂性和时间复杂性进行深入透彻的分析，通过估算法选择最佳运算方案。首先要保证算法本身是正确的，要使得合理的输入与不合理的输入，总能得到预期的输出，明确算法的步骤，使每一步都能够被计算机所理解和执行，使算法在运行过程中高效、准确、无误，才能选取更好的方法来进行计算机上机处理，对我们生活当中的各种问题进行及时的解决。

[1]杨劲秋.智能优化算法评价模型研究[D].导师：杨建刚.浙江大学,2017.

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[4]龚海里.故障树计算机辅助分析优化算法研究与应用[D].导师：李剑中.大连理工大学,2014.