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通过翻牌计数进行算法分析已经过时了吗？
在我的数值分析课程中，我学会了通过计算相对于问题的大小所需的浮点运算（触发器）的数量来分析算法的效率。例如，在Trefethen＆Bau的“数值线性代数”一书中，甚至有3D外观的翻牌计数图片。 现在时髦地说“触发器是免费的”，因为获取不在缓存中的任何内容的内存等待时间比触发器的成本大得多。但是，我们仍在教学生数数失败，至少在数值分析课程中是如此。我们应该教他们计算内存访问吗？我们需要写新的教科书吗？还是内存访问太特定于机器而无法花费时间？从瓶颈还是访问内存的角度来看，长期趋势是什么？ 注意：以下某些答案似乎是在回答一个不同的问题，例如“我是否应该过分重写我的实现以节省一些触发器或提高缓存性能？” 但是我要问的更多的是“ 用算术运算或内存访问来估计算法复杂性是否更有用？”