Редослед сложености је термин који се користи у рачунарству за мерење ефикасности алгоритма или програма. Односи се на количину времена и ресурса потребних за решавање проблема или извршење задатка. У програмирању, Редослед сложености се обично изражава у терминима Велики О нотација, која даје горњу границу за временске или просторне захтеве алгоритма. У овом чланку ћемо разговарати о редоследу сложености у програмском језику Ц и његовом значају.
Редослед сложености у програмском језику Ц:
У Ц програмирању, редослед сложености алгоритма зависи од броја операција које програм изводи. На пример, ако имамо низ величине н и желимо да тражимо одређени елемент у низу, редослед сложености алгоритма зависиће од броја елемената у низу. Ако изведемо а Линеар Сеарцх кроз низ, Ред сложености ће бити На) , што значи да ће се време потребно за тражење елемента линеарно повећавати са величином низа. Ако користимо а Алгоритам бинарног претраживања уместо тога, Ред сложености ће бити О(лог н) , што значи да ће се време потребно за тражење елемента повећавати логаритамски са величином низа.
Слично, Редослед сложености других алгоритама, као нпр Алгоритми за сортирање , Алгоритми графова , и Алгоритми за динамичко програмирање такође зависи од броја операција које програм изводи. Редослед сложености ових алгоритама може се изразити помоћу Велики О нотација.
тигар у поређењу са лавом
Хајде да погледамо неке уобичајене редове сложености и њихове одговарајуће алгоритме:
То значи да алгоритам траје константно време, без обзира на величину улаза. На пример, приступ елементу у низу траје О(1) време, пошто се елементу може приступити директно помоћу његовог индекса.
То значи да се време потребно алгоритму повећава логаритамски са величином улаза. Ово се обично види у Завади и владај алгоритми као Бинарно претраживање , који деле улаз на мање делове да би решили проблем.
То значи да се време потребно алгоритму повећава линеарно са величином улаза. Примери таквих алгоритама су Линеар Сеарцх и Буббле Сорт .
То значи да се време потребно алгоритму повећава за н помножено логаритмом од н. Примери таквих алгоритама су Куицксорт и Сортирање спајањем .
То значи да се време потребно алгоритму повећава квадратно са величином улаза. Примери таквих алгоритама су Буббле Сорт и Инсертион Сорт .
упс концепт у Јави
То значи да се време потребно алгоритму удвостручује са сваким повећањем величине улаза. Ово се обично види у Рекурзивни алгоритми као Фибоначијева серија .
Важно је знати да ред сложености даје само горњу границу времена потребног алгоритму. Стварно потребно време може бити много мање од ове границе, у зависности од улазних података и имплементације алгоритма.
У Ц програмирању, редослед сложености алгоритма се може одредити анализом кода и бројањем извршених операција. На пример, ако имамо петљу која се понавља кроз низ величине н, временска сложеност петље ће бити На) . Слично томе, ако имамо рекурзивну функцију која себе позива к пута, временска сложеност функције ће бити О(2^к) .
Да бисте оптимизовали перформансе програма, важно је одабрати алгоритме нижег реда сложености. На пример, ако треба да сортирамо низ, требало би да користимо алгоритам за сортирање нижег реда сложености, као нпр. Куицксорт или Сортирање спајањем , радије него Буббле Сорт , који има виши ред сложености.
Анализирање редоследа сложености:
Да бисмо анализирали редослед сложености алгоритма, морамо да утврдимо како време његовог рада или употреба простора расте како се величина улаза повећава. Најчешћи метод за ово је пребројавање броја основних операција које алгоритам изводи.
како упарити беатс слушалице
Основна операција је операција за коју је потребно константно време да се изврши, као што је додавање два броја или приступ елементу низа. Рачунајући број основних операција које алгоритам изводи у функцији величине улаза, можемо одредити његов Редослед сложености.
На пример, размотрите следећу Ц функцију која израчунава збир првих н целих бројева:
Ц код:
int sum(int n) { int total = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { total +="i;" } return total; < pre> <p>In this function, the loop runs n times, and each iteration performs a constant amount of work (adding i to the total). Therefore, the number of basic operations performed by this algorithm is proportional to n, and its time complexity is <strong>O(n)</strong> .</p> <hr></=>