Berekeningskompleksiteitsteorie fokus op die klassifikasie van rekenaarprobleme volgens hul hulpbrongebruik, en om hierdie klasse met mekaar in verband te bring. 'n Rekenkundige probleem is 'n taak wat deur 'n rekenaar opgelos word. 'n Berekeningsprobleem is oplosbaar deur meganiese toepassing van wiskundige stappe, soos 'n algoritme.
Wat bedoel jy met algoritme-kompleksiteit?
Kompleksiteit van 'n algoritme is 'n maatstaf van die hoeveelheid tyd en/of spasie wat deur 'n algoritme benodig word vir 'n invoer van 'n gegewe grootte (n).
Wat is algoritmiese kompleksiteit in datastruktuur?
Algorithmiese kompleksiteit is 'n maatstaf van hoe lank 'n algoritme sal neem om te voltooi gegewe 'n invoer van grootte n. As 'n algoritme moet skaal, behoort dit die resultaat te bereken binne 'n beperkte en praktiese tydsbeperking, selfs vir groot waardes van n. Om hierdie rede word kompleksiteit asimptoties bereken soos n oneindigheid nader.
Waarom is algoritmiese kompleksiteit belangrik?
Rekenaarwetenskaplikes gebruik wiskundige maatstawwe van kompleksiteit wat hulle toelaat om te voorspel, voordat die kode geskryf word, hoe vinnig 'n algoritme sal loop en hoeveel geheue dit sal benodig. Sulke voorspellings is belangrike gidse vir programmeerders wat algoritmes vir werklike toepassings implementeer en kies.
Hoe word algoritmiese kompleksiteit bereken?
Vir enige lus vind ons die looptyd van die blok binne hulle uit en vermenigvuldig dit met die aantal kere wat die program salherhaal die lus. Alle lusse wat proporsioneel tot die insetgrootte groei, het 'n lineêre tydskompleksiteit O(n). As jy net deur die helfte van die skikking loop, is dit steeds O(n).
