A számítási komplexitás elmélete a számítási problémák erőforrás-felhasználás szerinti osztályozására és ezen osztályok egymáshoz való viszonyítására összpontosít. A számítási probléma egy számítógép által megoldott feladat. Egy számítási probléma megoldható matematikai lépések mechanikus alkalmazásával, például egy algoritmussal.
Mit értesz az algoritmus bonyolultsága alatt?
Egy algoritmus összetettsége az algoritmus által egy adott méretű bemenethez szükséges idő és/vagy hely mértéke (n).
Mi az algoritmikus bonyolultság az adatstruktúrában?
Az algoritmikus összetettség meghatározza, hogy mennyi ideig tart egy algoritmus befejezése n méretű bemenet mellett. Ha egy algoritmusnak skáláznia kell, akkor még nagy n értékek esetén is véges és gyakorlati időn belül kell kiszámítania az eredményt. Emiatt a komplexitás aszimptotikusan kerül kiszámításra, amikor n a végtelenhez közelít.
Miért fontos az algoritmikus összetettség?
Az informatikusok matematikai összetettségi mérőszámokat használnak, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy megjósolják a kód megírása előtt, milyen gyorsan fut egy algoritmus, és mennyi memóriát igényel. Az ilyen előrejelzések fontos útmutatók a valós alkalmazásokhoz való algoritmusok megvalósításához és kiválasztásához.
Hogyan számítják ki az algoritmikus bonyolultságot?
Bármely ciklusnál megtudjuk a benne lévő blokk futási idejét, és megszorozzuk annyiszor, ahányszor a programismételje meg a hurkot. Minden hurok, amely arányosan nő a bemeneti mérettel, lineáris időbonyolítással rendelkezik O(n). Ha a tömbnek csak a felét hajtja végig, az továbbra is O(n).