(@法的复性分析 解同一个问题,算法不同,则计算的工作量也不同,所需 的计算时间随之不同,即复杂性不同。 应该指出:用实例的运行时间来度量犷法的时间复杂性并 不合适,因为这个实例时间与运行该算法的实际计算机性 能有关。 换句话说。这个实例时间不单纯反映算法的效率而是反映 包括运行该算法的计犷杋在內的综合效率。我们引入箕法 复杂性的概念是为了比较解决同一个问题的不同算法的效 率,而不去比软运行该算法的讣算机的性能。因而,不 应该取算法运行的实例时间作为算法复杂性的尺度。我们 希望。尽量单纯地反映作为犷法精髓的讣算方法本身的效 率,而且在不实际运行该算法的情况下就能分析出它所孺 要的时间和空间。算法的复杂性分析 解同一个问题，算法不同，则计算的工作量也不同，所需 的计算时间随之不同，即复杂性不同。 应该指出：用实例的运行时间来度量算法的时间复杂性并 不合适，因为这个实例时间与运行该算法的实际计算机性 能有关。 换句话说，这个实例时间不单纯反映算法的效率而是反映 包括运行该算法的计算机在内的综合效率。我们引入算法 复杂性的概念是为了比较解决同一个问题的不同算法的效 率，而不想去比较运行该算法的计算机的性能。因而，不 应该取算法运行的实例时间作为算法复杂性的尺度。我们 希望，尽量单纯地反映作为算法精髓的计算方法本身的效 率，而且在不实际运行该算法的情况下就能分析出它所需 要的时间和空间