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衡量算法性能优劣的五个标准
算法优劣的五个标准
是什么
答:
1、时间复杂度:同样的输入规模花费多少时间
;2、空间复杂度:同样的输入规模花费多少空间;3、稳定性:不会因为输入的不同而导致不稳定的情况发生;4、
算法思路是否简单
:越简单越容易实现越好;5、渐近时间复杂度:是指当问题规模趋向无穷大时,该算法时间复杂度的数量级。
评价一个
算法性能好坏的
重要
标准
是
答:
3、正确性
,算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。4、
可读性
,算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。5、
健壮性
,健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力,也称为容错性。
评价一个
算法性能好坏的
重要
标准
是
答:
3、正确性 算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准
。4、
可读性
算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。5、
健壮性
健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力,也称为容错性。
衡量算法性能优劣的标准
答:
衡量算法性能优劣的标准是时间复杂度、空间复杂度、正确性、可读性、健壮性
。算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说,计算机算法是问题规模n的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做。空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近...
一个好的
算法
应该具备哪些特征?
答:
一个好的算法应该具备以下特征:正确性:算法应该正确地解决问题
,并且没有明显的错误。
易于理解
:算法应该清晰明了,容易理解,易于实现和调试。
可证明性
:算法应该有明确的证明,证明其正确性和最优性。效率:算法应该具有较高的效率,能够在可接受的时间内完成计算。稳定性:算法的结果应该稳定,不会...
如何评价机器学习
算法的优劣
?
答:
通常是试验者使用受控实验,在给定的分类任务中,哪种
算法
和算法配置拥有最佳
性能
,从而将其挑选出来。甚于预测结果对分类预测建模算法进行平估。分类准确度是一种常用的
度量标准
,其通过预测的举别标签来评估模型的性能。即使分举结果不是完美的,但对于许多分类任务来说这是个很好的开始。
评价
算法优劣的标准
是?
答:
①时间复杂度
:同样的输入规模(问题规模)花费多少时间 ②空间复杂度:同样的输入规模花费多少空间(主要是内存)以上两点越小越好 ③稳定性:不会因为输入的不同而导致不稳定的情况发生 ④
算法思路是否简单
:越简单越容易实现越好
评估一个
算法的优劣
通常从哪两个方面考虑
答:
评估一个算法的优劣通常从算法的性能表现和算法的可扩展性和适应性两方面考虑。一、算法的性能表现
1、时间复杂度
:时间复杂度是衡量算法执行时间的指标,表示算法运行时间随着问题规模的增长而增长的速度。一般来说,时间复杂度越低,算法的性能越好。2、空间复杂度:空间复杂度是衡量算法所需存储空间的...
如何评价一个
算法的优劣
?
答:
评价算法的四个标准:
1.正确性
能正确地实现预定的功能,满足具体问题的需要。处理数据使用的算法是否得当,能不能得到预想的结果。2.易读性 易于阅读、理解和交流,便于调试、修改和扩充。写出的算法,能不能让别人看明白,能不能让别人明白算法的逻辑?如果通俗易懂,在系统调试和修改或者功能扩充的...
算法的五个
特征是什么?
答:
1、确定性:每一步指令必须有确定的含义。不可存在二义性,且
算法
只有一个入口和出口;2、有穷性:是指算法有有穷个步骤,并且执行需有穷时间;3、可行性: 算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成;4、输入:有零个或多个输入,取自于某个特定的对象集合;5、输出:...
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