上一篇文章中提到了衡量一个算法是不是好算法有一个标准就是时间效率问题.这里的效率说的是算法的执行时间.说到算法的执行时间,也许你的第一反应就是把算法设计出来,这样就能轻而易举的得到执行时间了，不错，有这个想法其实也很好，这就是事后统计方法,即通过设计好的测试程序和数据，利用计算机计时器对不同算法编制的程序的运行时间进行比较，从而确定算法效率的高低.
然而，这个方法其实远比想象中来得不切实际,试想,当你花了很长一段时间把算法设计出来，终于出来的时候却发现它的效率如此低下,应该是会崩溃的吧.何况还有很多外界因素的影响，又如何能保证这个算法可行呢?
既然事后统计行不通,那唯一能考虑的就是事前分析了。有人会问:这样行的通么?先别着急，我们先来看看用高级编程语言编写的程序在计算机上运行所要消耗的时间取决于哪些因素，再回答行不行的通.
1,算法采用的策略,方法----------这是算法好坏的根本.
2,编译产生的代码质量-----------这需要软件的支持
3,问题的输入规模.
4,机器执行指令的速度-----------这要根据硬件的性能决定.
也就是说，如果撇开硬件软件的因素，那么一个程序的运行时间,依赖于算法的好坏和问题的输入规模，即输入量的多少.所以即使不能很准确得到算法的时间，我们依然可以通过分析算法做出一个更好的抉择.
再来回想上一篇文章中谈到的小朋友写的程序和高斯的程序:
小朋友写的程序如下:
View Code
1 int sum=0; /*执行一次*/
2 int n=100; /*执行一次*/
3 for(int i=1;i<=n;i++) /*执行n+1次*/
4 {
5 sum=sum+i; /*执行n次*/
6 }
7
8 Console.WriteLine("%d",sum); /*执行1次*/
高斯写的程序如下:
View Code
1 int sum=0; /*执行一次*/
2 int n=100; /*执行一次*/
3 sum=(1+n)*n/2; /*执行一次*/
4 Console.WriteLine("%d",sum); /*执行一次*/
这样就很明显可以发现高斯小朋友的代码执行效率比其他的小朋友的代码执行效率高了。
其实，我们在分析程序的运行时间时,最重要的是把程序看成是独立于程序设计语言的算法或一系列步骤.
