Beräkningskomplexitetsteori fokuserar på att klassificera beräkningsproblem enligt deras resursanvändning och relatera dessa klasser till varandra. Ett beräkningsproblem är en uppgift som löses av en dator. Ett beräkningsproblem kan lösas genom mekanisk tillämpning av matematiska steg, såsom en algoritm.
Vad menar du med algoritmkomplexitet?
Komplexiteten hos en algoritm är ett mått på mängden tid och/eller utrymme som krävs av en algoritm för en indata av en given storlek (n).
Vad är algoritmisk komplexitet i datastruktur?
Algorithmisk komplexitet är ett mått på hur lång tid en algoritm skulle ta att slutföra givet en inmatning av storleken n. Om en algoritm måste skalas, bör den beräkna resultatet inom en begränsad och praktisk tidsgräns även för stora värden på n. Av denna anledning beräknas komplexiteten asymptotiskt när n närmar sig oändligheten.
Varför är algoritmisk komplexitet viktig?
Dataforskare använder matematiska mått på komplexitet som låter dem förutsäga, innan de skriver koden, hur snabbt en algoritm kommer att köras och hur mycket minne den kommer att kräva. Sådana förutsägelser är viktiga guider för programmerare som implementerar och väljer algoritmer för verkliga tillämpningar.
Hur beräknas algoritmisk komplexitet?
För varje slinga tar vi reda på körtiden för blocket inuti dem och multiplicerar det med antalet gånger som programmet kommerupprepa slingan. Alla slingor som växer proportionellt mot indatastorleken har en linjär tidskomplexitet O(n). Om du bara går igenom hälften av arrayen är det fortfarande O(n).
