算法 分析 ， 主要是哪两个方面？算法 分析解释是量化a 算法需要多少计算时间和存储空间分析 算法是解决问题的步骤，可以放/ 。算法要用计算机描述算法语言 ， 算法代表了用计算机解决一类问题的准确有效的方法，A 算法有零个或多个输入，并且算法所需数据的初始值是在算法操作之前给出的，这些输入来自输出的特定对象集④ 。
1、 算法的衡量标准有哪些measurement算法的主要标准是:1 。正确性 ， 2 。可读性，3 。鲁棒性，4 。时间复杂度，5 。《空间复杂性参考:大学计算机计算思维导论》，清华大学出版社 ， 2019年 。Hash 算法:第一次镜像攻击难，第二次镜像攻击难 。防碰撞加密算法(对称密钥):能抵抗蛮力攻击、统计攻击、差分密码分析攻击和线性攻击的加密算法(非对称密钥):使用的单向函数必须在多项式复杂度时间内 。
2、比较 算法优缺点:1 。FCFS(先到先服务)是最简单的调度算法 ， 它是按顺序调度的 。1.定义要分配的CPU根据作业提交或流程准备就绪的顺序；当前的作业或进程占用CPU，直到执行或阻塞(非抢占式)才会释放CPU 。在一个作业或进程被唤醒后(比如I/O被完成)，执行不会立即恢复，通常直到当前作业或进程放弃CPU 。
【分析某个算法的优劣,分析算法优劣要考虑的主要因素是】它有利于CPU繁忙的作业 ， 但不利于I/O繁忙的作业 。2.RoundRobin法是使就绪队列中每个进程的等待时间与享受服务的时间成正比 。1.定义系统中所有就绪的进程按照FCFS原则排列在一个队列中 。在每次调度时 ， CPU被分配给组长进程来执行一个时间片 。时间片的长度从几毫秒到几百毫秒不等，在时间片结束时，会发生时钟中断 。
3、计算机 算法的优点和缺点各有哪些?把子问题分成更小的子问题，直到最后的子问题可以简单直接的解决 。逆着这个方向从终点计算到起点，往往比线性规划法更有效 。在选择了系统的方向之后，在每个阶段做出决策，这样就可以优化整个过程 。所谓多阶段决策过程，尤其是对于那些离散的问题 。实际上 ， 动态规划法是分多个阶段进行决策 。基本思想是原问题的解是子问题的解的组合 。抱歉，
解决多阶段决策过程问题的最优方法之一是将一个复杂问题分成两个或两个以上相同或相似的子问题:根据时间和空间的特点将复杂问题分成若干个相互关联的阶段 。从字面上解释就是“分而治之”的动态规划法 。算法有很多，对空间的要求和它的时间效率都不一样 。下面列出了一些常见的分类 。插入排序和冒泡排序也称为简单排序 。它们不需要太多的空间，但是它们的时间效率不稳定 。后三种排序比简单排序需要的空间多一点 ， 但是时间效率可以稳定在一个较高的水平 。基数排序是指小范围内的关键词排序算法 。插入排序冒泡排序选择排序快速排序堆排序归并基数排序Hill排序插入排序插入排序实现如下:首先创建一个空列表保存排序后的有序序列(我们称之为有序列表) 。
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