Teoria złożoności obliczeniowej koncentruje się na klasyfikowaniu problemów obliczeniowych zgodnie z ich wykorzystaniem zasobów i powiązaniu tych klas ze sobą. Problem obliczeniowy to zadanie rozwiązywane przez komputer. Problem obliczeniowy można rozwiązać przez mechaniczne zastosowanie kroków matematycznych, takich jak algorytm.
Co rozumiesz przez złożoność algorytmu?
Złożoność algorytmu to miara ilości czasu i/lub przestrzeni wymaganej przez algorytm na dane wejściowe o określonym rozmiarze (n).
Jaka jest złożoność algorytmiczna w strukturze danych?
Złożoność algorytmu jest miarą tego, ile czasu zajęłoby ukończenie algorytmu przy danych wejściowych o rozmiarze n. Jeśli algorytm musi się skalować, powinien obliczyć wynik w skończonym i praktycznym czasie ograniczonym nawet dla dużych wartości n. Z tego powodu złożoność jest obliczana asymptotycznie, gdy n zbliża się do nieskończoności.
Dlaczego złożoność algorytmiczna jest ważna?
Naukowcy komputerowi używają matematycznych miar złożoności, które pozwalają im przewidzieć, przed napisaniem kodu, jak szybko algorytm będzie działał i ile pamięci będzie wymagał. Takie przewidywania są ważnymi wskazówkami dla programistów wdrażających i wybierających algorytmy do rzeczywistych aplikacji.
Jak obliczana jest złożoność algorytmiczna?
Dla każdej pętli znajdujemy czas działania bloku w nich i mnożymy go przez liczbę razy, które program wykonapowtórz pętlę. Wszystkie pętle, które rosną proporcjonalnie do rozmiaru danych wejściowych, mają liniową złożoność czasową O(n). Jeśli przejdziesz pętlę przez tylko połowę tablicy, to nadal będzie O(n).
