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。