评定一个算法的优劣，主要有以下几个指标：
1、正确性：一个算法必须正确才有存在的意义，这是最重要的指标，要求编程人员应用正确的计算机语言实现算法的功能。
2、友好性：算法实现的功能是给用户使用的，自然要具有良好的使用性，即用户友好性。
3、可读性：算法的实现可能需要多次的修改，也可能被移植到其他的功能中，因此算法应当是可读的、可以理解的，方便程序人员对其分析、修改移植到自己的程序中，实现某些功能。
4、健壮性：在一个算法中，经常会出现不合理的数据或非法
如何度量算法的性能？
算法的基本要素:有穷性、确定性、可行性、输出、输入。
算法设计的要求：正确性、可读性、健壮性、效率与低存储量需求。
算法效率的度量：时间复杂度，空间复杂度。
所以对算法的评估不是一件容易的事儿。
如何衡量一个算法的优劣？有哪些标准？
如何衡量一个算法的优劣，见人见智。一个好的算法首先是要能够满足场景的需求，其次是在能够最大限度的节省资源（最低成本原则），最后是实现逻辑简单，比较容易理解(本质上也是最低成本原则)。但是，在现实中硬件资源不变，算法不变情况下，算法执行的效率提高，相对应往往是资源消耗增加。一个合格的算法是在一个可以接受的范围内满足场景需求，而一个优秀的算法则是在满足场景需求的基础上，最大限度的节省资源，简化逻辑。
比如我要完成一项计算任务，要求是在5分钟执行完成。现在有算法1:需要执行1分钟，消耗内存8G；算法2需要执行3分钟，需要消耗内存256M。那么，我们应该如何选择呢？首先，这两种方案都能满足我们的需求；其次：算法1的需要消耗的资源是算法2的32倍，算法1的效率是算法2的3倍。在这种满足需求的情况下，往往更倾向于选择算法2。衡量一个算法的优劣往往要评估多方因素，结合实践，综合比较最终得出结论。
衡量一个算法的的标准主要有3个： 算法的执行效率 ， 算法的内存消耗 和 算法的稳定性 。
应该从哪些方面分析和评价算法的性能？
评价算法的四个标准：
1.正确性
能正确地实现预定的功能，满足具体问题的需要。处理数据使用的算法是否得当，能不能得到预想的结果。
2.易读性
易于阅读、理解和交流，便于调试、修改和扩充。写出的算法，能不能让别人看明白，能不能让别人明白算法的逻辑？如果通俗易懂，在系统调试和修改或者功能扩充的时候，使系统维护更为便捷。
3.健壮性
输入非法数据，算法也能适当地做出反应后进行处理，不会产生预料不到的运行结果。数据的形式多种多样，算法可能面临着接受各种各样的数据，当算法接收到不适合算法处理的数据，算法本身该如何处理呢？如果算法能够处理异常数据，处理能力越强，健壮性越好。
4.时空性
算法的时空性是该算法的时间性能和空间性能。主要是说算法在执行过程中的时间长短和空间占用多少问题。
算法处理数据过程中，不同的算法耗费的时间和内存空间是不同的。
扩展资料：
算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。此外，一个算法还具有下列5个重要的特性。
（1）、有穷性
一个算法必须总是（对任何合法的输入值）在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。
（2）、确定性
算法中每一条指令必须有明确的含义，读者理解时不会产生二义性。即对于相同的输入只能得到相同的输出。
（3）、可行性
一个算法是可行的，即算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。
（4）、输入
一个算法有零个或多个的输入，这些输入取自于某个特定的对象的集合。
（5）、输出
一个算法有一个或多个的输出，这些输出是同输入有着某种特定关系的量。
算法的衡量标准有哪些
衡量算法的三个标准是：时间复杂度、空间复杂度和难易程度。时间复杂度可以简单的说就是：大概程序要被执行的次数，而非时间。
注意：是次数，不是时间，因为不同机器的性能是不一样的,不要用计时器在那里计时谁的更快。当然，如果在同一台电脑上运行计时另说。
空间复杂度：同样简单来说就是：算法执行过程中大概所占用的最大的内存。
相关推荐：
