INHOUDSOPGAWE:

Wat is tydskompleksiteit in datastruktuur?
Wat is tydskompleksiteit in datastruktuur?

Video: Wat is tydskompleksiteit in datastruktuur?

Video: Wat is tydskompleksiteit in datastruktuur?
Video: Wat is horizontaal organiseren 2024, April
Anonim

Tyd kompleksiteit van 'n algoritme kwantifiseer die hoeveelheid van tyd geneem deur 'n algoritme om te loop as 'n funksie van die lengte van die invoer. Net so, Ruimte kompleksiteit van 'n algoritme kwantifiseer die hoeveelheid spasie of geheue wat 'n algoritme neem om te loop as 'n funksie van die lengte van die invoer.

Om ook te weet is, wat beteken Tydkompleksiteit?

In rekenaarwetenskap, die tydskompleksiteit is die berekeningskompleksiteit wat die bedrag van beskryf tyd dit neem om 'n algoritme uit te voer. Dus, die bedrag van tyd geneem en die aantal elementêre bewerkings wat deur die algoritme uitgevoer word is geneem word om met hoogstens 'n konstante faktor te verskil.

Verder, hoe word tydskompleksiteit bereken? Ons kan dus vermenigvuldig of deel met 'n konstante faktor om by die eenvoudigste uitdrukking uit te kom. So 2N word net N. Die mees algemene maatstaf vir berekening tyd kompleksiteit is Groot O-notasie. Dit verwyder alle konstante faktore sodat die hardloop tyd kan in verhouding tot N geskat word soos N oneindigheid nader.

Weet ook, wat is die verskillende tipes tydskompleksiteit?

Daar is verskillende tipes tydskompleksiteite, so kom ons kyk na die mees basiese

  • Konstante tyd kompleksiteit: O(1)
  • Lineêre tydskompleksiteit: O(n)
  • Logaritmiese tydkompleksiteit: O(log n)
  • Kwadratiese tydkompleksiteit: O(n²)
  • Eksponensiële tydkompleksiteit: O(2^n)

Wat is tydskompleksiteit van 'n algoritme verduidelik met voorbeeld?

Verstaan Notasies van Tydskompleksiteit met Voorbeeld Dit dui die maksimum aan wat vereis word deur 'n algoritme vir alle invoerwaardes. Dit verteenwoordig die ergste geval van 'n algoritme se tydskompleksiteit . Omega (uitdrukking) is die stel funksies wat vinniger groei as of teen dieselfde tempo as uitdrukking.

Aanbeveel: