|
Murakkablikning statik o'lchovlari
|
| bet | 2/6 | | Sana | 17.05.2024 | | Hajmi | 14,08 Kb. | | #240773 |
Bog'liq algorithm Jamshid FarhodovMurakkablikning statik o'lchovlari
Vaqtning murakkabligi:
Ta'rif va belgilar (Big O, Big Theta, Big Omega): Vaqtning murakkabligi algoritmning kirish hajmiga bog'liq ishlashi uchun qancha vaqt kerakligini o'lchaydi. U odatda Big O (yuqori chegara), Big Theta (qattiq chegara) va Big Omega (pastki chegara) kabi belgilar yordamida algoritmning ishlash vaqtining kirish hajmiga nisbatan o'sish tezligini ifodalash uchun belgilanadi.
Vaqt murakkabligini tahlil qilishdagi qiyinchiliklar: vaqt murakkabligini tahlil qilish ichki halqalar, rekursiv qo'ng'iroqlar yoki chiziqli bo'lmagan boshqaruv oqimiga ega murakkab algoritmlar uchun qiyin bo'lishi mumkin. Eng yomon, o'rtacha yoki eng yaxshi vaqt murakkabligini aniq aniqlash uchun algoritm xatti-harakatlarini chuqur tushunish va matematik tahlilni talab qiladi.
Misollar va umumiy vaqt murakkabligi sinflari: Umumiy vaqt murakkabliklariga misollar: O(1) (doimiy vaqt), O(log n) (logarifmik vaqt), O(n) (chiziqli vaqt), O(n^2) (kvadrat vaqt) ), va O(2^n) (eksponensial vaqt). Ikkilik qidiruv kabi algoritmlar vaqt murakkabligi O(log n), qabariqli tartiblash esa eng yomon holatda O(n^2) vaqt murakkabligiga ega.
Kosmik murakkablik:
Ta'rif va belgilar (Big O, Big Theta, Big Omega): Fazoning murakkabligi algoritmning kirish hajmiga bog'liq ishlashi uchun zarur bo'lgan xotira miqdorini bildiradi. Algoritm xotirasidan foydalanishning o'sish tezligi bo'yicha mos ravishda yuqori chegara, qattiq chegara va pastki chegarani ko'rsatish uchun Big O, Big Theta va Big Omega kabi belgilar yordamida ifodalanadi.
Kosmik murakkablikni tahlil qilishdagi qiyinchiliklar: Algoritmlar dinamik ma'lumotlar tuzilmalaridan foydalanganda yoki murakkab xotira ajratish naqshlariga ega bo'lsa, kosmik murakkablikni tahlil qilish qiyin bo'lishi mumkin. Bu algoritmni bajarishning turli bosqichlarida xotiradan foydalanishni kuzatishni va vaqtinchalik o'zgaruvchilar, ma'lumotlar tuzilmasi yuki va rekursiv qo'ng'iroqlar kabi omillarni hisobga olishni talab qiladi.
Misollar va umumiy fazo murakkabligi sinflari: Umumiy fazoviy murakkabliklarga O(1) (doimiy fazo), O(log n) (logarifmik fazo), O(n) (chiziqli fazo), O(n^2) (kvadrat fazo) kiradi. va O(n^k) (ko‘p nomli fazo). Birlashtirish tartiblash kabi algoritmlar boʻshliq murakkabligi O(n) boʻladi, chunki ular kichik massivlarni birlashtirish uchun qoʻshimcha xotira talab qiladi, oddiy iterativ algoritmlar esa doimiy xotira hajmidan foydalanganligi sababli O(1) boʻshliq murakkabligiga ega boʻlishi mumkin.
|
| |
