迭代算法的优缺点在计算机科学与数学建模中，迭代算法是一种通过重复计算逐步逼近难题解的技巧。它广泛应用于数值分析、优化难题、机器进修等领域。为了更好地领会迭代算法的特点，下面内容从优点和缺点两个方面进行划重点，并以表格形式呈现。
一、迭代算法的优点
1. 实现简单：迭代算法通常基于循环结构，逻辑清晰，易于领会和编写。
2. 适用性强：适用于多种类型的难题，如求解方程、最优化难题、图像处理等。
3. 内存占用低：相比于递归算法，迭代算法一般不需要额外的栈空间，节省内存资源。
4. 可控制收敛性：通过设置终止条件，可以控制算法的运行时刻与精度。
5. 适合并行计算：部分迭代经过可以分解为多个独立步骤，便于并行化处理。
二、迭代算法的缺点
1. 收敛速度慢：某些情况下，迭代经过可能需要大量次数才能达到足够精度。
2. 容易陷入局部最优：在优化难题中，可能无法找到全局最优解。
3. 对初始值敏感：不同的初始猜测可能导致不同的结局或不收敛。
4. 稳定性难题：若算法设计不当，可能出现发散或不稳定现象。
5. 难以处理复杂难题：对于高度非线性或高维难题，迭代算法可能不够高效或难以应用。
三、拓展资料对比表
| 项目 | 内容说明 |
| 优点 | 实现简单、适用性强、内存占用低、可控制收敛性、适合并行计算 |
| 缺点 | 收敛速度慢、易陷局部最优、对初始值敏感、稳定性难题、难以处理复杂难题 |
怎么样经过上面的分析分析可以看出，迭代算法在实际应用中具有显著的优势，但也存在一定的局限性。在使用时，应根据具体难题选择合适的算法结构，并合理设置参数以进步效率与稳定性。
