簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?

簡而言之，我們的目標是設計“既快又省”的資料結構與演算法。而有效地評估演算法效率至關重要，因為 只有這樣，我們才能將各種演算法進行對比，進而指導演算法設計與最佳化過程。 效率評估方法主要分為兩種：實際測試、理論估算。 2.1.1 實際測試 假設我們現在有演算法 A 和演算法 B ，它們都能解決同一問題，現在需要對比這兩個演算法的效率。最直接 的方法是找一臺計算機，執行這兩個演算法，並監控記錄它們的執行時間和記憶體佔用情況。這種評估方式 短；而在輸入資料量較大時，測試結果可能恰恰相反。因 此，為了得到有說服力的結論，我們需要測試各種規模的輸入資料，而這需要耗費大量的計算資源。 2.1.2 理論估算 由於實際測試具有較大的侷限性，因此我們可以考慮僅透過一些計算來評估演算法的效率。這種估算方法被 稱為漸近複雜度分析（asymptotic complexity analysis），簡稱複雜度分析。 複雜度分析能夠體現演算法執行所需的時間 型別都與演算法執行時間的增長趨勢無關。 因此在時間複雜度分析中，我們可以簡單地將所有計算操作的執行時間視為相同的“單位時間”，從而 將“計算操作執行時間統計”簡化為“計算操作數量統計”，這樣一來估算難度就大大降低了。 ‧ 時間複雜度也存在一定的侷限性。例如，儘管演算法 A 和 C 的時間複雜度相同，但實際執行時間差別很 大。同樣，儘管演算法 B 的時間複雜度比 C 高，但在輸入資料大小 ?