Некоторые методы, которые используются для анализа алгоритмов в компьютерных науках:

• Анализ времени выполнения. 4 Этот метод оценивает, сколько времени требуется алгоритму для завершения при различных размерах входных данных. 4 Оценки могут быть представлены в нотации Big O, которая определяет верхнюю границу времени выполнения. 14
• Анализ использования памяти. 4 Этот метод оценивает, сколько оперативной памяти потребуется для выполнения алгоритма при различных объёмах данных. 4
• Анализ структуры данных. 4 Исследование структур данных, используемых в алгоритме, помогает определить, насколько эффективно данные хранятся и обрабатываются. 4
• Рекурсивный подход. 3 Предполагает разбиение задачи на меньшие подзадачи, которые решаются аналогичным образом. 3 Это позволяет выявить закономерности в работе алгоритма и оценить его сложность. 3
• Итеративный подход. 3 Фокусируется на пошаговом исполнении алгоритма, отслеживая изменение переменных и данных на каждой итерации. 3 Этот подход помогает понять логику алгоритма и оценить его производительность. 3
• Асимптотический подход. 3 Использует математические концепции для определения скорости роста временной и пространственной сложности алгоритма. 3 Он позволяет оценить, как масштабируется алгоритм при увеличении размера входных данных. 3
• Бенчмаркинг. 1 Включает сравнение производительности алгоритма с другими, решающими ту же проблему. 1 Сравнительный анализ позволяет измерить относительную производительность алгоритмов и определить места, в которых он нуждается в улучшении. 1