Talaan ng mga Nilalaman:
Video: Ano ang pagiging kumplikado ng oras sa istraktura ng data?
2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54
Ang pagiging kumplikado ng oras ng isang algorithm ay binibilang ang dami ng oras kinuha ng isang algorithm upang tumakbo bilang isang function ng haba ng input. Katulad nito, Space pagiging kumplikado ng isang algorithm ay binibilang ang dami ng espasyo o memorya na kinuha ng isang algorithm upang tumakbo bilang isang function ng haba ng input.
Ang dapat ding malaman ay, ano ang ibig sabihin ng Time complexity?
Sa computer science, ang time complexity ay ang computational complexity na naglalarawan sa dami ng oras kinakailangan upang magpatakbo ng isang algorithm. Kaya, ang halaga ng oras kinuha at ang bilang ng mga elementaryang operasyon na isinagawa ng algorithm ay kinuha sa pagkakaiba sa pamamagitan ng hindi hihigit sa isang pare-parehong kadahilanan.
Bukod pa rito, paano kinakalkula ang pagiging kumplikado ng oras? Kaya maaari nating i-multiply o hatiin sa isang pare-parehong kadahilanan upang makarating sa pinakasimpleng expression. Kaya ang 2N ay nagiging N lamang. Ang pinakakaraniwang sukatan para sa pagkalkula pagiging kumplikado ng oras ay Big O notation. Tinatanggal nito ang lahat ng pare-pareho ang mga kadahilanan upang ang pagtakbo oras maaaring matantya na may kaugnayan sa N habang ang N ay lumalapit sa kawalang-hanggan.
Alamin din, ano ang iba't ibang uri ng pagiging kumplikado ng oras?
Mayroong iba't ibang uri ng pagiging kumplikado ng oras, kaya tingnan natin ang mga pinakapangunahing mga
- Constant Time Complexity: O(1)
- Linear Time Complexity: O(n)
- Pagiging kumplikado ng Logarithmic Time: O(log n)
- Quadratic Time Complexity: O(n²)
- Exponential Time Complexity: O(2^n)
Ano ang pagiging kumplikado ng oras ng isang algorithm na ipaliwanag kasama ng halimbawa?
Pag-unawa sa mga Notasyon ng Komplikado ng Oras kasama Halimbawa Ito ay nagpapahiwatig ng maximum na kinakailangan ng isang algorithm para sa lahat ng halaga ng input. Ito ay kumakatawan sa pinakamasamang kaso ng isang pagiging kumplikado ng oras ng algorithm . Ang Omega(expression) ay ang hanay ng mga function na lumalaki nang mas mabilis kaysa sa o sa parehong rate ng expression.
Inirerekumendang:
Ano ang pagiging kumplikado ng oras ng algorithm ng Prim?
Ang pagiging kumplikado ng oras ng Prim'sAlgorithm ay O ((V + E) l o g V) dahil ang bawat vertex ay ipinasok sa priority queue isang beses lang at ang pagpasok sa priorityqueue ay tumatagal ng logarithmic time
Ano ang pagiging kumplikado ng oras upang mabilang ang bilang ng mga elemento sa naka-link na listahan?
Ano ang pagiging kumplikado ng oras upang mabilang ang bilang ng mga elemento sa naka-link na listahan? Paliwanag: Upang mabilang ang bilang ng mga elemento, kailangan mong dumaan sa buong listahan, kaya ang pagiging kumplikado ay O(n)
Ano ang pagiging kumplikado ng algorithm ng Dijkstra?
Ang Time Complexity ng Algorithm ni Dijkstra ay O (V 2) ngunit may min-priority queue ito ay bumababa sa O (V + E l o g V)
Ano ang pagiging kumplikado ng algorithm ng heap sort?
Ang heap sort ay isang in-place na algorithm. TimeComplexity: Ang pagiging kumplikado ng oras ng heapify ay O(Logn). Ang pagiging kumplikado ng oras ng createAndBuildHeap() ay O(n) at ang kabuuang oras na kumplikado ng Heap Sort ay O(nLogn)
Ano ang pagiging kumplikado ng oras ng pagpapatakbo ng stack push?
Para sa lahat ng karaniwang pagpapatakbo ng stack (push, pop, isEmpty, size), ang pinakamasamang kaso ng run-time na kumplikado ay maaaring O(1). Sinasabi namin na maaari at hindi ay dahil laging posible na ipatupad ang mga stack na may pinagbabatayan na representasyon na hindi mahusay