判断程序算法可以从以下几个方面进行：
时间复杂度
时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而增长的速度，通常用大O表示法来表示。例如，O（n）表示算法执行时间与输入规模n成正比，O（n^2）表示执行时间与输入规模的平方成正比。
空间复杂度
空间复杂度是衡量算法执行过程中所需内存空间随输入规模增长而增长的速度，同样用大O表示法来表示。例如，O（n）表示算法所需内存空间与输入规模n成正比。
正确性
算法的正确性是评价其优劣的最重要标准。一个算法必须能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出，且结果正确。
可读性
算法的可读性是指其描述是否清晰易懂，便于其他人理解和实现。一个好的算法应该具有简洁明了的描述和结构。
健壮性
健壮性是指算法对不合理输入的反应能力和处理能力。一个好的算法应该能够处理异常情况，并在遇到错误输入时给出合理的反馈或处理结果。
事前分析法
通过分析算法的时间复杂度和空间复杂度，可以在不实际运行程序的情况下对算法的性能进行预测。这通常使用大O表示法来描述算法的渐进上界、渐进下界和渐进紧界。
事后统计法
通过实际运行算法程序并比较不同算法的执行时间来评估其效率。这种方法虽然简单，但结果可能受到测试数据和硬件条件的影响。
算法描述
算法可以用伪代码、流程图或自然语言来描述。一个好的算法描述应该清晰、准确，能够让人在阅读后理解其执行步骤和逻辑。
通过上述方法，可以对程序算法进行全面的评估，从而选择出最适合特定问题的算法。建议在设计和实现算法时，综合考虑时间复杂度、空间复杂度、正确性、可读性、健壮性等多个方面，以确保算法的性能和可靠性。