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算法是为了求解问题而给出的有限的指令序列。对同一个问题采用不同的算法，虽然结果一样，但算法所消耗的时间资源和空间资源有很大的区别。那么，应该如何衡量不同算法的优劣呢？一般考虑以下几个指标。
● 正确性 ：能够按照预定功能产生正确的输出。
● 易读性 ：逻辑清楚、结构清晰，算法易于阅读、理解、维护。
● 鲁棒性 ：对于边界条件输入、不频繁出现的输入，算法能够产生正确的输出；对于非法输入，算法能够输出相应提示，不会发生崩溃。
● 高效率 ：时间和空间利用效率高，需要较少的运行时间和存储空间。
这些指标通常是互相冲突的。例如，算法考虑的情况越多，虽然的确会增加鲁棒性，但往往易读性会受到影响。本书将着重讨论算法的时间性能和空间性能，其他方面不在本书讨论范围内。
所谓算法分析，就是确定算法的时间性能和空间性能，即算法的时间复杂度和空间复杂度。前者是算法的运行时间度量，后者则是算法需要的额外存储空间的度量（即除算法本身和输入/输出数据所占用的空间之外的空间）。时间性能和空间性能一般不可兼得，需要选择一个平衡点。