评估一个算法的好坏可以从多个角度进行考量，下面是一些常见的评估指标和方法：

  1. 时间复杂度：算法的时间复杂度是衡量算法执行时间的一个指标，通常表示为大O记法。时间复杂度越小，算法执行时间越短，算法的效率越高。

  2. 空间复杂度：算法的空间复杂度是衡量算法所需存储空间的指标，也通常表示为大O记法。空间复杂度越小，算法所需的内存越少，算法的效率越高。

  3. 正确性：算法是否能够正确解决问题。可以通过测试算法在多组输入数据上的输出结果与预期结果是否一致来评估算法的正确性。

  4. 可读性：算法代码是否易于理解和维护。好的算法应该有清晰的逻辑结构和良好的代码注释，使得他人能够轻松理解和修改。

  5. 可扩展性：算法是否能够适用于不同规模的问题。好的算法应该能够适应规模更大的数据集，并且在数据规模增加时保持相对稳定的执行时间。

  6. 算法复杂度分析：通过对算法的复杂度进行分析，可以对算法的表现进行量化和比较。常见的算法复杂度分析方法有平均情况复杂度、最坏情况复杂度和期望情况复杂度等。

  7. 实际运行时间：在实际环境中运行算法，并统计其执行时间。可以通过计时器函数来进行计时。然而，需要注意的是，实际运行时间受多种因素影响，如硬件性能和操作系统等，因此可能有一定的误差。

  以上是一些常用的评估算法好坏的方法和指标，但需要注意的是，在不同的应用场景和问题背景下，评估算法好坏的重要因素可能会有所不同。因此，在评估算法的好坏时，需要综合考虑多个指标，并结合具体问题和需求进行评估。