Теорията на изчислителната сложност се фокусира върху класифицирането на изчислителните проблеми според тяхното използване на ресурсите и свързването на тези класове един с друг. Изчислителен проблем е задача, решена от компютър. Изчислителен проблем се решава чрез механично прилагане на математически стъпки, като алгоритъм.
Какво имаш предвид под сложност на алгоритъма?
Сложността на алгоритъма е мярка за количеството време и/или пространство, изисквани от алгоритъма за вход с даден размер (n).
Какво е алгоритмичната сложност в структурата на данните?
Алгоритмичната сложност е мярка за това колко време би отнело на алгоритъм да завърши, като се има предвид вход с размер n. Ако алгоритъмът трябва да мащабира, той трябва да изчисли резултата в рамките на ограничено и практично време, обвързано дори за големи стойности на n. Поради тази причина сложността се изчислява асимптотично, когато n се приближава до безкрайността.
Защо алгоритмичната сложност е важна?
Компютърните учени използват математически мерки за сложност, които им позволяват да предскажат, преди да напишат кода, колко бързо ще работи даден алгоритъм и колко памет ще изисква. Такива прогнози са важни ръководства за програмисти, които внедряват и избират алгоритми за приложения в реалния свят.
Как се изчислява алгоритмичната сложност?
За всеки цикъл намираме времето за изпълнение на блока вътре в тях и го умножаваме по броя пъти, в който програмата щеповторете цикъла. Всички цикли, които растат пропорционално на размера на входа, имат линейна времева сложност O(n). Ако преминете през само половината от масива, това все още е O(n).
