알고리즘의 시간 복잡성

프로그래머 또는 웹 개발자로서, 데이터 검색, 분류 배열, 경로 찾기 등 다양한 작업을위한 알고리즘을 만들었을 가능성이 높지만 A

good 키 테이크 아웃 : 큰 o 표기법은 알고리즘의 런타임과 입력 크기 사이의 관계를 정량화합니다. 정렬 및 재귀와 같은 계산 집약적 작업과 관련하여 특히 관련이 있습니다.

효율적인 알고리즘은 더 낮은 시간 복잡성을 자랑하여 런타임을 최소화합니다. 이진 검색 (O (log n))는 효율성을 예시하며 Bogosort와 같은 비효율적 인 알고리즘과 크게 대조됩니다 (O (n*n!)). 시간 복잡성은 중요하지만 알고리즘 선택의 유일한 결정 요인은 아닙니다. 응용 프로그램 별 요구, 입력 데이터 크기 및 사용 가능한 리소스도 중요한 역할을합니다. 시간 복잡성 :

시간 복잡성은 런타임과 입력 크기 사이의 관계를 설명합니다 (종종 배열 또는 데이터 구조의 크기). 런타임 차이가 무시할 수있는 간단한 작업 (데이터베이스 가져 오기, 문자열 연결)과 관련이 없습니다. 그러나 정렬, 재귀 및 기타 계산 집약적 프로세스의 경우 시간 복잡성을 최적화하면 성능에 크게 영향을 미칩니다. 큰 o 표기법은이 관계를 표준화하는 표준화 된 방법을 제공합니다.

• 큰 o 표기법 :
큰 o 표기법은 수학적으로 알고리즘의 스케일링 계수의 상한을 나타냅니다. 예를 들어, 입력이 런타임을 두 배로 늘리면 복잡성은 O (n) (선형)입니다. 설명하자 :
• 이것은 런타임이 배열 크기 (n)와 선형으로 스케일하기 때문에 o (n) 복잡성을 가지고 있습니다. 이제 중첩 루프를 고려하십시오 :
• 내부 루프가 외부 루프의 각 반복에 대해 n 번을 실행하므로 여기서는 복잡성이 O (n²)입니다. Big O는 입력 크기가 무한대에 접근함에 따라 지배적 인 용어에 중점을 둡니다. o (n² n)는 o (n²)
효율적인 알고리즘 :

효율적인 알고리즘은 낮은 시간 복잡성을 나타냅니다. O (log n) 복잡성을 갖는 이진 검색이 대표적인 예입니다. 검색 공간을 반복적으로 절반으로 반복하여 선형 스캔보다 훨씬 빠른 검색을 달성합니다 (O (N)). 비효율적 인 알고리즘 :

반대로 비효율적 인 알고리즘은 시간 복잡성이 높습니다. 악명 높은 비효율적 인 정렬 알고리즘 인 Bogosort는 분류 될 때까지 입력을 반복적으로 섞습니다. 그것의 O (n*n!) 복잡성은 합리적인 크기의 입력에 대해 실용적이지 않습니다. 대조적으로 Heapsort는 정렬을위한 훨씬 더 효율적인 솔루션을 제공합니다. 알고리즘 설계 및 최적화 :

시간 복잡성 최적화를 설명하자. 긍정적 인 정수 배열을 오름차순 순서로 정렬하는 함수를 고려하십시오. 간단한 삽입 정렬 (O (n²))는 다음과 같이 구현 될 수 있습니다. 기능적이지만 O (n²)는 큰 배열에 비효율적입니다. 카운팅 정렬 (O (n))는 를 제공합니다

카운팅 정렬은 요소 주파수를 추적하기 위해 카운팅 어레이를 활용하여 선형 시간 복잡성을 달성합니다. 그러나 정렬의 적합성을 계산하는 것은 입력 값의 범위에 따라 다릅니다.

시간 복잡성은 전부가 아닙니다 시간 효율성을 위해 노력하는 것이 중요하지만, 유일한 초점이되어서는 안됩니다. 작은 데이터 세트의 경우 알고리즘 간의 런타임 차이는 무시할 수 있습니다. 또한, 정렬 및 검색과 같은 일반적인 작업에는 많은 효율적이고 잘 테스트 된 알고리즘이 쉽게 사용할 수 있습니다. 자주 묻는 질문 (FAQS) :

$numbers = array(14,82,4,0,24,28);
foreach($numbers as $number) {
    echo $number;
}

(이 섹션은 시간 복잡성에 대한 일반적인 지식의 긴 반복이기 때문에 간결하게 생략됩니다.)

위 내용은 알고리즘의 시간 복잡성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!