//下仔のke：https://yeziit.cn/13441/ 算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量的分析。算法（Algorithm）是解题的步骤，可以把算法定义成解一确定类问题的任意一种特殊的方法。在计算机科学中，算法要用计算机算法语言描述，算法代表用计算机解一类问题的精确、有效的方法。

算法分析的主要目的是确定算法的效率，即算法执行的时间和空间复杂度。这通常涉及对算法中基本操作的数量和执行这些操作所需的时间进行估计。算法的时间复杂度是指程序运行从开始到结束所需要的时间，而空间复杂度则是指算法在执行过程中需要占用的存储空间。这两个复杂度通常用于比较不同算法的性能，以便找出最优解。

为了进行算法分析，通常会选取算法中的基本操作，并计算该操作重复执行的次数。这个次数通常是问题规模（如数据元素的个数）的函数。然后，可以使用大O表示法来表示这个函数的渐进性质，从而得出算法的时间复杂度。大O表示法是一种描述算法性能的方法，它只关注函数的上界，即随着问题规模的增长，算法执行时间或空间占用的最大增长趋势。

除了时间复杂度和空间复杂度外，算法分析还可能涉及其他因素，如算法的正确性、可读性、健壮性、可移植性等。这些因素在评估算法性能时也很重要，但它们通常不是算法分析的主要关注点。

总之，算法分析是评估算法性能的关键步骤，它有助于我们理解算法的效率，从而选择最优的算法来解决特定的问题。