鉴别一种算法是否有效是计算机科学和数据分析中非常重要的问题。有效的算法应当能够在合理的时间内解决问题，并且能够给出正确的结果。在评估算法的有效性时，通常需要考虑以下几个方面。

首先，有效的算法应当能够在合理的时间内完成任务。这就涉及到算法的时间复杂度。时间复杂度描述了算法运行所需的时间随着输入规模的增加而增加的趋势。一般来说，较低的时间复杂度意味着算法更加有效。常见的时间复杂度包括常数时间复杂度O(1)，对数时间复杂度O(log n)，线性时间复杂度O(n)，线性对数时间复杂度O(n log n)，平方时间复杂度O(n²)等。在实际应用中，我们希望选择时间复杂度较低的算法来解决问题，以便在较短的时间内得到结果。

其次，有效的算法应当能够给出正确的结果。这就涉及到算法的正确性。为了验证算法的正确性，通常可以使用数学归纳法、数学推导、逻辑推理等方法。同时，还可以使用测试用例来验证算法的正确性，特别是边界条件和特殊情况。如果算法能够在各种情况下都给出正确的结果，那么它就可以被认为是有效的。

此外，有效的算法还应当具有良好的可扩展性和灵活性。这就意味着算法能够适应不同规模和复杂度的输入，并且易于扩展和修改。这样一种算法才能在不断变化的环境中保持有效性，适应不同的需求和条件。

总的来说，鉴别一种算法是否有效需要综合考虑其时间复杂度、正确性、可扩展性和灵活性等因素。只有在这些方面都表现良好的情况下，算法才能被认为是有效的。在实际应用中，需要根据具体的问题和需求选择合适的算法，并不断进行评估和优化，以确保算法始终保持有效性。