1.3.3 算法效率的衡量方法 　　通常有两种衡量算法效率的方法：事后统计法和事前分析估算法。相比之下前者的缺点是，必须在计算机上实地运行程序，容易由其它因素掩盖算法本质；而后者的优点是，可以预先比较各种算法，以便均衡利弊而从中选优。 　　如何估算算法的时间效率？ 　　和算法执行时间相关的因素有：1）算法所用"策略"；2）算法所解问题的"规模"；3）编程所用"语言"；4）"编译"的质量；5）执行算法的计算机的"速度"。显然，后三条受着计算机硬件和软件的制约，既然是"估算"，仅需考虑前两条。		事后统计容易陷入盲目境地，例如，当程序执行很长时间仍未结束时，不易判别是程序错了还是确实需要那么长的时间。
	一个算法的"运行工作量"通常是随问题规模的增长而增长，因此比较不同算法的优劣主要应该以其"增长的趋势"为准则。假如，随着问题规模 n 的增长，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，则可记作： 　　　 　　称T(n)为算法的(渐近)时间复杂度。		""的数学含义是，若存在两个常量 C 和，当 时， 　　　 　则记作 　　　 　　它表明算法的执行时间是和f(n)"同数量级"的。 "渐近"是相对其它时间复杂度而言，但由于在本课程中不讨论其它类型的时间复杂度，故以后均简称时间复杂度。