如何评估算法的优劣性（编程实现）

在计算机科学和数据分析领域，算法的好坏评估是非常重要的。通过评估算法的性能，我们可以选择最适合特定问题的算法，并做出相应的优化。本文将介绍如何通过编程实现来评估算法的优劣性。

评估算法的好坏需要考虑多个因素，包括时间复杂度、空间复杂度和正确性等。下面将分别介绍这些方面的评估方法。

1. 时间复杂度评估

时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增加而增长的速度。常见的时间复杂度有常数时间复杂度（O(1)）、线性时间复杂度（O(n)）、对数时间复杂度（O(log n)）、平方时间复杂度（O(n^2)）等。

为了评估算法的时间复杂度，我们可以通过编写一段代码，并使用不同规模的输入数据进行测试。然后，统计算法执行所需的时间，并将其与输入规模进行比较。下面是一个简单示例，用于评估一个算法的线性时间复杂度：

import time

def linear_algorithm(n):
    start_time = time.