Arvutusliku keerukuse teooria keskendub arvutusprobleemide klassifitseerimisele vastav alt nende ressursikasutusele ja nende klasside omavahelisel seostamisele. Arvutusülesanne on ülesanne, mille lahendab arvuti. Arvutusülesanne on lahendatav matemaatiliste sammude, näiteks algoritmi mehaanilise rakendamisega.
Mida sa mõtled algoritmi keerukuse all?
Algoritmi keerukus on aja ja/või ruumi mõõt, mida algoritm nõuab teatud suurusega sisendi jaoks (n).
Mis on andmestruktuuri algoritmiline keerukus?
Algoritmiline keerukus on mõõt selle kohta, kui kaua kuluks algoritmi valmimiseks aega n suuruse sisendi korral. Kui algoritm peab skaleerima, peaks see arvutama tulemuse piiratud ja praktilise aja jooksul isegi suurte n väärtuste korral. Sel põhjusel arvutatakse keerukus asümptootiliselt, kui n läheneb lõpmatusele.
Miks on algoritmiline keerukus oluline?
Arvutiteadlased kasutavad matemaatilisi keerukuse mõõte, mis võimaldavad neil enne koodi kirjutamist ennustada, kui kiiresti algoritm töötab ja kui palju mälu see nõuab. Sellised ennustused on olulised juhised programmeerijatele, kes rakendavad ja valivad algoritme reaalsete rakenduste jaoks.
Kuidas arvutatakse algoritmilist keerukust?
Iga tsükli puhul leiame nende sees oleva ploki käitusaja ja korrutame selle programmi kordade arvugakorrake silmust. Kõigil ahelatel, mis kasvavad võrdeliselt sisendi suurusega, on lineaarne ajaline keerukus O(n). Kui vaatate läbi ainult poole massiivist, on see ikkagi O(n).
