Beregningskompleksitetsteori fokuserer på å klassifisere beregningsproblemer i henhold til ressursbruken deres, og relatere disse klassene til hverandre. Et beregningsproblem er en oppgave som løses av en datamaskin. Et beregningsproblem kan løses ved mekanisk bruk av matematiske trinn, for eksempel en algoritme.
Hva mener du med algoritmekompleksitet?
Kompleksiteten til en algoritme er et mål på hvor mye tid og/eller plass som kreves av en algoritme for en inndata av en gitt størrelse (n).
Hva er algoritmisk kompleksitet i datastrukturen?
Algorithmic kompleksitet er et mål på hvor lang tid en algoritme vil ta å fullføre gitt en inndata av størrelsen n. Hvis en algoritme må skaleres, bør den beregne resultatet innenfor en begrenset og praktisk tidsgrense selv for store verdier av n. Av denne grunn beregnes kompleksitet asymptotisk når n nærmer seg uendelig.
Hvorfor er algoritmisk kompleksitet viktig?
Dataforskere bruker matematiske mål på kompleksitet som lar dem forutsi, før de skriver koden, hvor raskt en algoritme vil kjøre og hvor mye minne den vil kreve. Slike spådommer er viktige veiledninger for programmerere som implementerer og velger algoritmer for virkelige applikasjoner.
Hvordan beregnes algoritmisk kompleksitet?
For enhver sløyfe finner vi ut kjøretiden til blokken i dem og multipliser den med antall ganger programmet vilgjenta løkken. Alle løkker som vokser proporsjon alt med inngangsstørrelsen har en lineær tidskompleksitet O(n). Hvis du går gjennom bare halvparten av matrisen, er det fortsatt O(n).
