Aprēķinu sarežģītības teorija koncentrējas uz skaitļošanas problēmu klasificēšanu atbilstoši to resursu lietojumam un šo klašu sasaisti savā starpā. Aprēķinu problēma ir uzdevums, ko atrisina dators. Aprēķinu problēma ir atrisināma, mehāniski pielietojot matemātiskas darbības, piemēram, algoritmu.
Ko jūs domājat ar algoritma sarežģītību?
Algoritma sarežģītība ir laika un/vai telpas daudzuma mērs, kas algoritmam nepieciešams noteikta izmēra ievadei (n).
Kas ir datu struktūras algoritmiskā sarežģītība?
Algoritmiskā sarežģītība ir mērs, cik ilgs laiks būtu nepieciešams, lai algoritms tiktu pabeigts, ja ievadītu lielumu n. Ja algoritmam ir jāmēro, tam jāaprēķina rezultāts ierobežotā un praktiskā laika robežās pat lielām n vērtībām. Šī iemesla dēļ sarežģītība tiek aprēķināta asimptotiski, kad n tuvojas bezgalībai.
Kāpēc algoritmiskā sarežģītība ir svarīga?
Datorzinātnieki izmanto matemātiskos sarežģītības mērījumus, kas ļauj viņiem paredzēt, pirms koda rakstīšanas, cik ātri darbosies algoritms un cik daudz atmiņas tam būs nepieciešams. Šādas prognozes ir svarīgas rokasgrāmatas programmētājiem, kuri ievieš un atlasa algoritmus reālajām lietojumprogrammām.
Kā tiek aprēķināta algoritmiskā sarežģītība?
Jebkurai cilpai mēs noskaidrojam bloka izpildlaiku tajās un reizinām to ar reižu skaitu, kad programmaatkārtojiet cilpu. Visām cilpām, kas aug proporcionāli ievades lielumam, ir lineāra laika sarežģītība O(n). Ja veicat cilpu cauri tikai pusei masīva, tas joprojām ir O(n).
