摘要: 算法是为某种计算设计的某个问题的解决方法。不同算法可能会用不同的时间、空间效率来完成同样的任务。一个算法的优劣基本上可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。其中时间复杂度是最主要的衡量标准。算法的经验分析是指将设计的算法用程序语言实现后，在具体的计算机上运行，并记录不同规模的数据所运行的时间，通过记录的数据来分析算法的时间复杂度。

本文深刻分析了欧几里得算法，汉诺塔问题算法，快速排序算法、冒泡排序算法、希尔排序算法等排序算法,对这些算法的效率进行了经验分析，并得到了一些结论。

关键词  算法；效率；复杂度；经验分析

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题背景-1

1.2 研究内容-1

1.3 技术路线-1

1.4 本文组织结构-1

2 算法效率经验分析-3

2.1算法效率经验分析框架-3

2.1.1输入规模的度量-3

2.1.2运行时间的度量-3

2.1.3数学分析和算法经验分析的区别-3

2.2渐进符号和基本效率类型-4

2.2.1渐进符号-4

2.2.2基本效率类型-4

2.3对算法效率做经验分析的常用方案-4

3汉诺塔算法效率经验分析-7

3.1汉诺塔算法原理-7

3.2汉诺塔算法代码实现-7

3.3汉诺塔算法效率经验分析-8

4欧几里德算法效率经验分析-11

4.1欧几里德算法原理-11

4.2欧几里德算法各指标分析-11

4.3欧几里德算法效率经验分析-12

5排序算法的效率经验分析-14

5.1冒泡排序-14

5.1.1冒泡排序原理-14

5.1.2冒泡排序实现与效率经验分析-14

5.2希尔排序-16

5.2.1希尔排序原理-16

5.2.2希尔排序实现与效率经验分析-17

5.3快速排序-21

5.3.1快速排序原理-21

5.3.2快速排序实现与效率经验分析-21

5.4各排序算法比较-25

6总结-28

致谢-29

参考文献-30

附录-31