如果准备估计一个算法的MIPS，有什么好的途径?

答：算法的运行时间是指一个算法在计算机上运算所花费的时间。它大致等于计算机执行简单操作(如赋值操作，比较操作等)所需要的时间与算法中进行简单操作次数的乘积。通常把算法中包含简单操作次数的多少叫做算法的时间复杂性。它是一个算法运行时间的相对量度，一般用数量级的形式给出。度量一个程序的执行时间通常有两种方法：
一种是事后统计的方法。因为很多计算机内部都有计时功能，不同算法的程序可通过一组或若干组相同的统计数据以分辨优劣。但这种方法有两个缺陷：一是必须先运行依据算法编制的程序;二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优劣。因此人们常常采用另一种事前分析估算的方法。
一种是事前分析估算的方法。一个程序在计算机上运行时所消耗的时间取决于下列因素：
(1)依据的算法选用何种策略;
(2)问题的规模。例如求100以内还是1000以内的素数;
(3)书写程序的语言。对于同一个算法，实现语言的级别越高，执行效率就越低;
(4)编译程序所产生的机器代码的质量。这个跟编译器有关;
(5)机器执行指令的速度。
显然，同一个算法用不同的语言实现，或者用不同的编译程序进行编译，或者在不同的计算机上运行时，效率均不相同。这表明使用绝对的时间单位衡量算法的效率是不合适的。撇开这些与计算机硬件、软件有关的因素，可以认为一个特定算法"运行工作量"的大小，只依赖于问题的规模(通常用整数量n表示)，或者说，它是问题规模的函数。
一个算法是由控制结构(顺序、分支和循环三种)和原操作(指固有数据类型的操作)构成的，则算法时间取决于两者的综合效果。为了便于比较同一问题的不同算法，通常的做法是，从算法中选取一种对于所研究的问题(或算法类型)来说是基本运算的原操作，以该基本操作重复执行的次数作为算法的时间度量。
算法的MIPS有专门的一门学问，可以去好好参考相关的数据结构书籍。