Computational complexity theory fokuserer på at klassificere beregningsmæssige problemer i henhold til deres ressourceforbrug og relatere disse klasser til hinanden. Et beregningsproblem er en opgave, der løses af en computer. Et beregningsproblem kan løses ved mekanisk anvendelse af matematiske trin, såsom en algoritme.
Hvad mener du med algoritmekompleksitet?
Kompleksiteten af en algoritme er et mål for mængden af tid og/eller plads, der kræves af en algoritme for et input af en given størrelse (n).
Hvad er algoritmisk kompleksitet i datastrukturen?
Algorithmisk kompleksitet er et mål for, hvor lang tid en algoritme ville tage at fuldføre givet et input af størrelsen n. Hvis en algoritme skal skaleres, bør den beregne resultatet inden for en begrænset og praktisk tidsgrænse, selv for store værdier af n. Af denne grund beregnes kompleksitet asymptotisk, når n nærmer sig uendelig.
Hvorfor er algoritmisk kompleksitet vigtig?
Computerforskere bruger matematiske mål for kompleksitet, som giver dem mulighed for at forudsige, før de skriver koden, hvor hurtigt en algoritme vil køre, og hvor meget hukommelse den vil kræve. Sådanne forudsigelser er vigtige vejledninger for programmører, der implementerer og vælger algoritmer til applikationer i den virkelige verden.
Hvordan beregnes algoritmisk kompleksitet?
For enhver løkke finder vi ud af kørselstiden for blokken inde i dem og multiplicerer den med det antal gange, programmet vilgentag løkken. Alle sløjfer, der vokser proportion alt med inputstørrelsen, har en lineær tidskompleksitet O(n). Hvis du kun går gennem halvdelen af arrayet, er det stadig O(n).
