判断算法时间和空间效率的标准是？
编程实现算法后，算法就是由一组语句构成，算法的执行效率就由各语句执行的次数所决定。一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比，哪个算法语句执行次数多，它花费的时间就多，把时间复杂度记为 T(n) ，一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是关于模块 n 的一个函数 f(n) ，因此，我们可以把算法的时间复杂度记做： T(n) = O(f(n)) 。
随着模块 n 的增大，算法执行的时间的增长率和 f(n) 的增长率成正比，所以 f(n) 越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。我们研究复杂度的目的是要比较两个算法的效率的高低，并不需要仔细地分析这个算法比那个算法多几次运算那么清，所以我们***用渐近复杂度分析来比较算法的效率。我们在分析算法的时间复杂度时，一般都会规定各种输入情况得出最好情况下 T_{max}(n) 、最坏情况下 T_{min}(n) 和平均情况下 T_{***g}(n) 。
1. 求绝对值
我们需要求一个整数的绝对值，在算法设计上，只需要输入的值为负数时，返回它的相反数，其他情况返回本身，如下：
public static int abs(int a) {
return a < 0 ? -a : a;
}
该代码中只有一条运算指令语句，时间复杂度为 O(1) 。
2. 数组求和
已知一个整型数组，需要对数组内所有元素求和，如果只是通过遍历所有元素而不使用其他方法进行求和，可以使用如下代码实现：
public static int sum(int[] a) {
int s = 0;
for (int i : a) {
s += i;
}
return s;
}
由代码可知，如果输入数组的大小为 n ，执行语句中初始化赋值需要时间 O(1) ，循环语句中的赋值操作需要时间为 O(1)*n ，所以语句执行的时间为： O(1)+O(1)*n=O(n+1)=O(n) 。
3. 二分查找
已知一个有序数组，需要在数组中找到某个元素的位置，我们可以通过二分法来实现，代码如下：
public static int binarySearch(int[] a, int b) {
int i, r = 0, l = a.length;
while (r <= l) {
判断算法时间和空间效率的标准通常有以下几个：
1. 时间复杂度：指算法执行所需的时间，通常用大 O 表示法表示。常见的时间复杂度有 O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)等，时间复杂度越小，算法执行速度越快。
2. 空间复杂度：指算法执行所需的空间，通常用大 O 表示法表示。常见的空间复杂度有 O(1)、O(n)、O(n^2)等，空间复杂度越小，算法占用的内存空间越少。
3. 输入规模：指算法处理的输入数据的规模，通常用 n 表示。算法的时间和空间复杂度通常与输入规模有关，因此需要根据输入规模来评估算法的效率。
4. 常数因子：指算法中一些固定的操作或常数，例如循环中的常数、比较次数等。常数因子对算法的效率也有一定的影响，因此需要考虑常数因子的大小。
5. 算法实现：不同的算法实现方式可能会导致不同的时间和空间复杂度，因此需要考虑算法实现的细节。
综上所述，判断算法时间和空间效率的标准需要综合考虑时间复杂度、空间复杂度、输入规模、常数因子和算法实现等多个因素。
效率提高怎么计算？
工具原料百分率计算器
方法/步骤分步阅读
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工作效率提高百分比计算知公式：(现工效-原工效)/原工效×100%。例如：小明原来搬运一批货物需要10小时完成工作,现在8小时就把货物搬完了。
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计算小明工作效率提高百分百步骤如下：设小明的工作总量为1 ，则工作效率分别为：原功效为1/10、现功效为1/8。
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那么小明的工作效率提高了（1/8-1/10）。小明工作效率提高百分比为（1/8-1/10）/（1/10）×100%=1/4=25%。
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工作效率提高方法：保持最佳的工作激道情。选择正确的工作方向。工作方向就是工作目标或工作目的。选择最好的工作方法。找到最好的方法就能节约不必要的时间的浪费。
总结：
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1.工作效率提高百分比计算知公式：(现工效-原工效)/原工效×100%。
2.原功效为1/10、现功效为1/8。提高了（1/8-1/10）。
3.工作效率提高百分比为（1/8-1/10）/（1/10）×100%=1/4=25%。
