算法分析的主要方面是空间复杂性和时间复杂性 。在计算机科学中，算法分析（英语：Analysis of algorithm）是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量（例如计算时间，存储器使用等）的过程 。算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数 。
其定义域是输入数据的长度（通常考虑任意大的输入，没有上界），值域通常是执行步骤数量（时间复杂度）或者存储器位置数量（空间复杂度） 。算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分 。
理论分析常常利用渐近分析估计一个算法的复杂度，并使用大O符号、大Ω符号和大Θ符号作为标记 。举例，二分查找所需的执行步骤数量与查找列表的长度之对数成正比，记为 ，简称为“对数时间” 。通常使用渐近分析的原因是，同一算法的不同具体实现的效率可能有差别 。但是，对于任何给定的算法，所有符合其设计者意图的实现，它们之间的性能差异应当仅仅是一个系数 。
【算法分析的主要内容 算法分析的主要方面】
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