在平摊分析中，执行一系列数据结构操作所需要的时间是通过对执行的所有操作求平均而得出的。平摊分析可用来证明在一系列操作中，即使单一的操作具有较大的代价，通过对所有操作求平均后，平均代价还是很小的。平摊分析与平均情况分析的不同之处在于它不牵涉到概率。这种分析保证了在最坏情况下每个操作具有平均性能。

平摊分析技术中最常用的三种技术：

聚集方法（aggregate） —— 可以用这种方法确定一个n个操作的序列的总代价的上界T(n)。每个操作的平摊代价可表示为T(n)/n；

会计方法(accounting) —— 用它可确定每个操作的平摊代价。当有一种以上的操作时，每种操作都可有一个不同的平摊代价。这种方法对操作序列中的某些操作先“多记帐”，将多记的部分作为对数据结构中的特定对象上预付的存款存起来。在该序列中稍后要用到这些存款以补偿那些对它们记的“帐”少于其实际代价的操作。

势能方法(potential) —— 它与会计方法的相似之处在于要确定每个操作的代价，且先对某些操作多记帐以补偿以后的不足记帐。这种方法将存数作为数据结构的“势能”来维护，而不是将存款与数据结构中的单个对象联系起来。