Возможно, имелись в виду методы оценки сложности алгоритмов, которые помогают выбирать оптимальные пути решения задач, в том числе с наименьшим количеством команд. 4
Некоторые из таких методов:
- Подсчёт количества инструкций, необходимых для завершения алгоритма. 2 Поскольку любой алгоритм нужно разбить на шаги, то всегда можно посчитать эти шаги. 2
- Вероятностный анализ. 2 Суть метода в том, чтобы определить все вероятности получить на вход какие-то входные значения заданного размера, а затем рассчитать математическое ожидание соответствующей случайной величины. 2
- Оценка по памяти. 4 Алгоритмы могут использовать значительно больше памяти при увеличении размера входных данных, чем другие, но зато работать быстрее. 4 И наоборот. 4
- Оценка асимптотической сложности. 4 Важна лишь сложность при стремлении размера входных данных к бесконечности. 4
Сложность алгоритмов зависит от размеров входных данных: массив из 100 элементов будет обработан быстрее, чем аналогичный из 1000. 4