算法执行时间英文解释翻译、算法执行时间的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 algorithm execution time

algorithm; arithmetic
【计】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【经】 algorithm

【计】 E-time; execute time; execution time; executive time

在汉英双语词典框架下，“算法执行时间”（Algorithm Execution Time）指计算机程序从调用算法指令开始到输出最终结果所消耗的时间总量，通常以毫秒、微秒或纳秒为单位衡量。这一指标直接反映了算法在特定计算环境下的效率表现，其核心特征可从以下三个维度解析：

计算复杂度理论映射
算法执行时间与时间复杂度（Time Complexity）存在强关联性。《算法导论》明确指出，时间复杂度通过大O符号（Big O notation）量化算法对输入规模n的增长率依赖关系。例如快速排序的平均时间复杂度为$O(n log n)$，而冒泡排序为$O(n)$，这为预估不同规模数据集下的执行时间差异提供了理论框架。
实际测量影响因素
真实场景中的执行时间受多重变量制约，包括但不限于：

处理器架构（如冯·诺依曼体系与量子计算的差异）
内存访问模式（缓存命中率对现代CPU性能的影响）
编程语言特性（解释型语言与编译型语言的时间损耗差异）
《计算机程序的构造与解释》实验数据显示，同一算法在Python与C++中的执行时间差异可达10-100倍。

工程优化基准
IEEE Transactions on Computers的实证研究表明，执行时间的可重复测量是算法工程优化的基础。开发者通常采用以下方法提升执行效率：

该术语在权威技术文档中的准确定义可参考《全国科学技术名词审定委员会》计算机科学分册第3.2.7条，其英译标准为"the elapsed time between algorithm initiation and termination"（来源：全国科学技术名词审定委员会官网术语库）。

“算法执行时间”指算法从开始运行到结束所需的时间，是衡量算法效率的核心指标之一。以下从多个角度详细解释：

基本定义
算法执行时间通常用时间复杂度的形式表示，反映输入规模n增大时，算法运行时间的增长趋势。常见表示法为大O符号（如O(n²)）。
影响因素
•输入规模：数据量越大，时间通常越长（如遍历数组的时间与元素数量成正比）
•算法逻辑：递归、嵌套循环等结构会增加时间消耗
•硬件环境：CPU性能、内存速度等物理条件直接影响实际耗时
时间复杂度分类
| 类型 | 示例 | 典型算法 |
|-------|-------|---------|
| O(1) | 常数时间 | 数组索引访问 |
| O(log n) | 对数时间 | 二分查找 |
| O(n) | 线性时间 | 简单循环遍历 |
| O(n²) | 平方时间 | 冒泡排序 |
实际测量方法
• 代码层面：使用系统时间戳计算起止时间差（如Python的time模块）
• 理论分析：通过统计基本操作次数估算（如比较、赋值等操作）
优化方向
选择更优的时间复杂度算法（如用快速排序O(n log n)替代冒泡排序O(n²)），减少冗余计算，利用缓存机制等。实际开发中需在时间效率与空间消耗之间权衡。

若需要具体算法的执行时间案例分析，建议提供算法伪代码或应用场景以便进一步解析。