算法其实就是解决问题的一种方法，一个问题的解决往往可以采用多种方法，但每种方法所用的时间和得到的效果往往是不一样的。从前面的统筹安排的例子可以看出，好的算法执行效率高，所耗费的时间短；差的算法则往往需要耗费更多的时间，从而导致效率很低。

算法的一个重要任务便是找到合适的、效率最高的解决问题的方法，即最好的算法。从理论上来讲，这就是需要对算法的性能有一个合理的评价。一个算法的优劣往往通过算法复杂度来衡量，算法复杂度包括时间复杂度和空间复杂度两个方面。

时间度咋读即通常所说的算法执行所需要耗费的时间，时间越短，算法越好。一个算法执行的时间往往无法精确估计，通常需要在实际的计算机中运行才能够知道。但是，也可以对算法的代码进行估计，而得到算法的时间复杂度。

首先，算法代码执行的时间往往和算法代码中语句执行的数量有关。由于每条语句执行都需要时间，语句执行的次数越多，整个程序所耗费的时间就越长。因此，简短、精悍的算法程序往往执行速度快。

另外，算法的时间复杂度还与问题的规模有关。这方面在专门的算法分析中有详细的分析，这里限于篇幅就不在详述了。有兴趣的读者可以参阅算法分析相关的书籍。

空间复杂度指的是算法程序在计算机中执行所需要消耗的存储空间。空间复杂度其实可以分为以下两个方面：

程序保存所需要的存储空间，即程序大小。

程序在执行过程中所需要消耗的存储空间资源，如程序在执行过程中的中坚变量等。