Neden algoritma analizi yapmamız gerekiyor?
Neden algoritma analizi yapmamız gerekiyor?

Video: Neden algoritma analizi yapmamız gerekiyor?

Video: Neden algoritma analizi yapmamız gerekiyor?
Video: Karmaşıklık Analizi Örnekleri 2024, Kasım
Anonim

Algoritma analizi kaynaklar için teorik tahminler sağlayan daha geniş bir hesaplama karmaşıklığı teorisinin önemli bir parçası gerekli herhangi biri tarafından algoritma hangi belirli bir hesaplama problemini çözer. Bu tahminler, verimli aramalar için makul arama yönlerine ilişkin bir fikir sağlar. algoritmalar.

Bunu göz önünde bulundurarak, algoritma analizine ne gerek var?

Algoritma analizi, belirli bir hesaplamayı çözmek için bir algoritmanın gerekli kaynakları için teorik tahmin sağlayan hesaplama karmaşıklığı teorisinin önemli bir parçasıdır. sorun . Çoğu algoritma, keyfi uzunluktaki girdilerle çalışmak üzere tasarlanmıştır.

Ek olarak, algoritmaları nasıl analiz ederiz? 1.3 Algoritmaların Analizi.

  1. Algoritmayı tamamen uygulayın.
  2. Her temel işlem için gereken süreyi belirleyin.
  3. Temel işlemlerin yürütülme sıklığını tanımlamak için kullanılabilecek bilinmeyen miktarları belirleyin.
  4. Programa girdi için gerçekçi bir model geliştirin.

Bu şekilde, neden algoritmalara ihtiyacımız var?

Biz Başkalarının sorunları çözdüğünü görerek ve sorunları kendi başımıza çözerek öğreniriz. Farklı problem çözme tekniklerine maruz kalmak ve ne kadar farklı olduğunu görmek algoritmalar tasarlanmış bir sonraki zorlu sorunu üstlenmemize yardımcı olur. Biz verilmiştir. Bir algoritma diğerinden çok daha az kaynak kullanabilir.

Algoritma karmaşıklığını incelemek neden önemlidir?

NS karmaşıklık arasında algoritma O^3'tür ve CPU'nuz ne kadar hızlı olursa olsun çok yavaş çalışır. Yani algoritma karmaşıklığını incelemek kalıplarını tanımlamayı öğretecek algoritma bu kötü, bu yüzden kodunuzun ne kadar hızlı çalışacağını önceden bilebilirsiniz.

Önerilen: