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算法做哪两方面的分析

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(一般从哪些方面模拟算法和分析？算法分析:-1/one算法，效率如何？算法分析算法分析.评价算法解决同样的计算问题可能会有很多不同算法毕竟 。做算法和分析的模拟？(狭义的技术定义):算法 分析是指对算法在运行时间和存储空间上的利用效率的研究 。

1、IT运维平台 算法背后的两大“神助攻”智能运维(AIops)是目前IT运维领域最热的一个词 。它的全称是算法运算平台 。正式翻译为“基于算法”的IT运维平台，直接可见 。算法是智能运维的核心要素之一 。本文主要讨论算法在运维中的作用，涉及到异常检测和归因分析，重点介绍运维系统Kale中skyline、Oculus模块、Opprentice系统、Grangercausality、FastDTW 算法的细节 。

毕竟监控报警是所有运维工作的基础 。设置告警门限是一个费时费力的工作，需要运维人员对业务有充分的了解，也需要考虑业务是否处于稳定发展状态，否则一两周换一次，运维工程师肯定会疯掉 。如果这部分工作能交给算法 ， 无疑是推倒一座山 。当然，机器学习可以做到这一点 。但是没有机器学习，基于数理统计的算法也是可以的 ， 效果还不错 。

评价算法 in 2、数据结构中评价 算法的两个重要指标是数据结构的两个重要指标是空间复杂度和时间复杂度 。SpaceComplexity是a 算法在运行过程中临时占用存储空间大小的度量，记为S(n)O(f(n)) 。比如直接插入排序的时间复杂度为O (n 2) ， 空间复杂度为O(1) 。一般的递归算法会有O(n)的空间复杂度，因为每次递归都会存储返回的信息 。

在计算机科学中 ， 时间复杂度也称为时间复杂度 ， 算法的时间复杂度是定性描述这个算法的运行时间的函数 。这是表示输入值算法的字符串长度的函数 。时间复杂度常以大O符号表示，不包括该函数的低阶项和第一项系数 。使用这种方法时，时间复杂度可以称为渐近，即当输入值趋近于无穷大时 。对数时间:若T(n)O(logn)为算法 ， 则称其具有对数时间 。

3、数据结构中评价一个好的 算法,应该从哪几个方面来考虑【算法做哪两方面的分析】data structure算法的评测主要基于时间复杂度和空间复杂度 。1.算法的时间复杂度是指执行算法所需的计算工作量 。一般来说，计算机算法是问题规模n的函数f(n)，因此算法的时间复杂度记为:t (n) ο (f (n)) 。问题的规模n越大 ， 则算法的执行时间的增长率与f(n)的增长率成正相关，称为渐近时间复杂度 。

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