• MUSTAQIL ISH №1 Mavzu:Chiziqli va tarmoqlanuvchi algoritmlar.
  • SAVOLLAR 1.Algoritm murakkabligini statik va dinamik olchovlari. Vaqt va xotira hajimi boyicha qiyinchiliklar.
  • O‘zbekiston respublikаsi raqamli texnologiyalаr vаzirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti samarqand filiali




    Download 347,28 Kb.
    Pdf ko'rish
    bet1/3
    Sana13.05.2024
    Hajmi347,28 Kb.
    #229915
      1   2   3
    Bog'liq
    Algoritmlarni loyihalash



     
    O‘ZBEKISTON RESPUBLIKАSI
    RAQAMLI TEXNOLOGIYALАR VАZIRLIGI
     
    MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
    TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI
    UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI 
     
     
     
     

     
    "Algoritmlarni loyihalash” fanidan 

    MUSTAQIL ISH №1 
    Mavzu:Chiziqli va tarmoqlanuvchi algoritmlar. 
     
     
     
     
    Bajardi: KIS21_01-guruh talabasi
    Abdusamatov S.B. 
    Qabul qildi: Mamayev E.SH. 
     
     
     
     
     
     
    Samarqand– 2024 



    SAVOLLAR 
    1.Algoritm murakkabligini statik va dinamik o'lchovlari. Vaqt va
    xotira hajimi bo'yicha qiyinchiliklar. 
    2.Algoritmlarni eng yomon va o’rtacha holatlarda baholash. 
    3.
    Algoritmlarni vaqt va hajmiy murakkablik bo’yicha baholashda tekis va 
    logarifmik solishtirma mezonlar. 
    4.
    Taqribiy integrallash usuli va aniqligi bo’yicha hisoblash.
     
     
    Savollar javoblari: 
    1.
    Mavjud algoritmlarning ko’pchilig xotira va tezlik o’rtasida tanlovni taklif 
    qiladi. Masala tez ishlashi va katta xotira egallashi yoki sekin ishlashi va kichik 
    xotira hajmini egallashi mumkin. Bu holatda eng odatiy misollardan biri eng 
    qisqa masofani topish masalasi bo’la oladi. Bunda siz o’zaro bog’liq bo’lgan 
    shahar orasidagi istalgan ikki nuqta orasidagi eng qisqa masofani topishingiz 
    kerak bo’ladi. Bunda biz barcha nuqtalar orasidagi qisqa masofalarni aniqlab 
    ularni jadval shaklida saqlab qo’yishimiz mumkin. Va biz eng qisqa masofani 
    aniqlashimizga to’g’ri kelganda shunchaki jadvaldan ma’lumotni olib 
    qo’yishimiz mumkin bo’ladi. Natijani shu zahoti olishimiz mumkin, ammo bu 
    juda katta hajm talab qiladi. Masalan biror katta xaritada 10 minglab nuqtalar 
    bo’lishi mumkin va bizning jadvalimiz buning uchun 10 milliarddan ortiq 
    ma’lumotni saqlashiga to’g’ri keladi va bu taxminan 10GB ga yaqin xotirani 
    band etishi mumkin. Ushbu holatdan hajm-vaqt murakkabligi kelib chiqadi. 
    Shunda algoritm vaqt bo’yicha ishlash tezligi yoki hajm bo’yicha ishlash tezligi 
    bilan baholanadi. Biz asosiy e’tiborni vaqt bo’yicha murakkablikka qaratamiz 
    lekin shu bilan birga foydalaniladigan xotira hajmini ham aniq belgilashimizga 
    to’g’ri keladi. 
    2.
    Bitta masalani hal qilish uchun turli xil algoritmlarni ko'rib chiqsak, ular 
    qancha hisoblash resurslarini (ishlash vaqti, xotira) talab qilishini tahlil qilish va 
    eng samaralisini tanlash foydalidir. Albatta, biz hisoblashning qaysi turidan 
    foydalanilganligi to'g'risida kelishib olishimiz kerak .. Algoritmning ishlash vaqti 
    bilan biz bajaradigan elementar qadamlar sonini tushunamiz. Aytaylik, 
    psevdokodning bir qatorida belgilangan miqdordagi operatsiyalar talab qilinadi 
    (masalan, ba'zi murakkab harakatlarning og'zaki tavsifi bo'lmasa - masalan, 
    "hamma nuqtalarni x-koordinata bo'yicha saralash"). Qo'ng'iroq qilish (qo'ng'iroq 
    qilish) protsedurasini (ma'lum miqdordagi operatsiyalarni oladi) va uning 
    bajarilishini (bajarilishini) farqlashingiz kerak, ular uzoq davom etishi mumkin.
    Algoritmning murakkabligi bu vazifaning o'lchamiga qarab talab qilinadigan 
    manbaning kattaligi tartibini (vaqt yoki qo'shimcha xotira) aks ettiradigan 


    qiymatdir. Shunday qilib, biz algoritmning vaqtinchalik T (n) va fazoviy V (n) 
    murakkabligini ajratamiz. Murakkablikni baholashni ko'rib chiqishda biz 
    vaqtinchalik murakkablikdan foydalanamiz. Fazoviy murakkablik ham shunga 
    o'xshash tarzda baholanadi. Baholashning eng oson usuli bu eksperimental usul, 
    ya'ni algoritmni dasturlash va natijada olingan dasturni bir nechta vazifalar 
    bo'yicha bajarish, dasturlarning bajarilish vaqtini baholash. Biroq, bu usul bir 
    qator kamchiliklarga ega. Birinchidan, eksperimental dasturlash, ehtimol qimmat 
    jarayon. Ikkinchidan, shuni yodda tutish kerakki, dasturlarning bajarilish vaqtiga 
    quyidagi omillar ta'sir qiladi: 
    1. Dastur algoritmining vaqt murakkabligi; 
    2. bajariladigan dasturning kompilyatsiya qilingan kodining sifati; 
    3. Dasturni bajarish uchun ishlatiladigan mashina ko'rsatmalari. 
    Ikkinchi va uchinchi omillarning mavjudligi algoritmning vaqt murakkabligini 
    o'lchashning tipik birliklaridan foydalanishga imkon bermaydi (soniya, 
    millisekundlar va boshqalar), chunki agar siz turli xil dasturchilar (har bir 
    algoritmni kim dasturlasa) bir xil algoritm uchun har xil baholarni olish mumkin. 
    o'z), 
    turli 
    xil 
    kompilyatorlar 
    va 
    turli 
    xil 
    kompyuterlar. 
    Ko'pincha, algoritmning vaqt murakkabligi kiritish hajmiga bog'liq. Odatda 
    algoritmning vaqt murakkabligi n o'lchamidagi kirish ma'lumotlarini T (n) 
    tartibiga to'g'ri keladi, deyiladi. Amaliyotda T (n) ning aniq qiymatini aniqlash 
    juda qiyin. Shuning uchun ular O-simvolizmidan foydalanib, asimptotik 
    munosabatlarga 
    murojaat 
    qilishadi.Keyinchalik 
    muhokama 
    qilinadigan 
    algoritmning bajarilish vaqtini nazariy jihatdan hisoblaydigan usul mavjud. 
    3.
    Algoritmlarni tahlil qilishning asosiy vazifasi kirish ma'lumotlari hajmining 
    oshib borishi bilan resurslarga bo'lgan talabni (vaqt va xotira xarajatlari) o'lchash 
    usullarini aniqlashdir. Shundan so'ng, o'sish sur'ati qonuniyatlarini tavsiflash 
    uchun zarur bo'lgan matematik mexanizm ishlab chiqiladi. Kirish ma'lumotlari 
    hajmini oshirish bilan turli xil funktsiyalar; "bitta funktsiya boshqasiga 
    qaraganda tezroq o'sadi" iborasi nimani anglatishini aniqlab olishga yordam 
    beradi. Ba'zi hollarda, yaxshi bajarilish vaqtiga erishish yanada murakkab 
    ma'lumotlar tuzilmalaridan foydalanishga bog'liq va bo'lim oxirida biz bunday 
    ma'lumotlar strukturasining juda foydali misolini ko'rib chiqamiz: ustuvor 
    navbatlar 
    va 
    ularni 
    uyum(kucha, 
    heap) 
    asosida 
    amalga 
    oshirish. 
    Asosiy maqsad - hisoblash muammolarining samarali algoritmlarini izlash. 
    Ushbu umumiylik darajasida kompyuterni hisoblashning butun sohasi ushbu 
    mavzu bilan bog'liq bo'lib tuyuladi; bizning yondashuvimiz boshqalardan qanday 
    farq qiladi? Algoritmlarni ishlab chiqishda umumiy mavzular va loyihalash 
    tamoyillarini aniqlashga harakat qilamiz. Bizni samarali algoritmlarni 


    loyihalashning asosiy usullarini minimal ma'lumot bilan namoyish etuvchi 
    paradigmatik masalalar va usullar qiziqtiradi.Algoritmni bajarilish qadami - bu 
    ijrochi tomonidan bitta ko‘rsatmaning bajarilishidir. Bir masalani hal etuvchi 
    ikkita algoritmdan kam qadam talab qilinayotgani samaraliroqdir. Samaradorlik 
    o‘lchovi - bu bor-yo‘g‘i qadamlar sonidir. Lekin chuqurroq e’tibor berib qarasak, 
    bu ta’rifdagi mujmal tomonlarni aniqlaymiz. Ba’zan avval uchragan 
    algoritmlardagidan ko‘ra vaziyat murakkabroq bo’ladi.Algoritmlar murakkabligi 
    bilan ham farqlanishi mumkin. Algoritmning murakkabligini uning matnidagi 
    satrlar soni bilan o‘lchaymiz. 
    4.
    Oliy matematika kursidan malumki aniq integrallar asosan N‘yuton-Leybnits 
    formulasi bilan hisoblanadi. Yani quyidagi formula bilan hisoblanadi:Bu yerda 
    F(x) funktsiya f(x) funktsiyaning boshlangich funktsiyasi. а-integralning quyi b-
    esa yuqori chegarsi. Nyuton–Leybnits formulasi bizga ma‘lumki elementar 
    funktsiyalar uchun foydalanish qulayrok. Lekin har qanday f(x) funktsiyaning 
    boshlangich funktsiyasi elementar funktsiya bulavermaydi, yani integrallash 
    murakkab bo’ladi. Bunday aniq integrallarni N‘yuton-Leybnits formulasi bilan 
    hisoblab bulmaydi. Bunday hollarda integrallarni taqribiy hisoblash usularidan 
    foydalanib integrallarning taqribiy kiymatlari topiladi.
    Taxminiy integratsiya usullari 
    integralni aniq hisoblashning imkoni bo'lmaganda uning qiymatini baholash uchun 
    ishlatiladi. Taxminiy integratsiyaning bir necha usullari mavjud, jumladan, trapezoidal qoida 
    va Simpson qoidasi. 
    Trapezoidal qoida - bu mintaqani trapetsiyalarga bo'lish orqali egri chiziq ostidagi maydonga 
    yaqinlashadigan sonli integratsiya usuli. Trapetsiya qoidasi formulasi: 

    Download 347,28 Kb.
      1   2   3




    Download 347,28 Kb.
    Pdf ko'rish

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    O‘zbekiston respublikаsi raqamli texnologiyalаr vаzirligi muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti samarqand filiali

    Download 347,28 Kb.
    Pdf ko'rish