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算法分析的主要方面

來(lái)源:懂視網(wǎng) 責(zé)編:小采 時(shí)間:2021-11-16 10:20:25
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算法分析的主要方面

算法分析的主要方面是空間復(fù)雜性和時(shí)間復(fù)雜性。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,算法分析(英語(yǔ):Analysis of algorithm)是分析執(zhí)行一個(gè)給定算法需要消耗的計(jì)算資源數(shù)量(例如計(jì)算時(shí)間,存儲(chǔ)器使用等)的過(guò)程。
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導(dǎo)讀算法分析的主要方面是空間復(fù)雜性和時(shí)間復(fù)雜性。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,算法分析(英語(yǔ):Analysis of algorithm)是分析執(zhí)行一個(gè)給定算法需要消耗的計(jì)算資源數(shù)量(例如計(jì)算時(shí)間,存儲(chǔ)器使用等)的過(guò)程。

算法分析的主要方面是空間復(fù)雜性和時(shí)間復(fù)雜性。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,算法分析(英語(yǔ):Analysis of algorithm)是分析執(zhí)行一個(gè)給定算法需要消耗的計(jì)算資源數(shù)量(例如計(jì)算時(shí)間,存儲(chǔ)器使用等)的過(guò)程。算法的效率或復(fù)雜度在理論上表示為一個(gè)函數(shù)。

  

  其定義域是輸入數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度(通常考慮任意大的輸入,沒(méi)有上界),值域通常是執(zhí)行步驟數(shù)量(時(shí)間復(fù)雜度)或者存儲(chǔ)器位置數(shù)量(空間復(fù)雜度)。算法分析是計(jì)算復(fù)雜度理論的重要組成部分。

  

  理論分析常常利用漸近分析估計(jì)一個(gè)算法的復(fù)雜度,并使用大O符號(hào)、大Ω符號(hào)和大Θ符號(hào)作為標(biāo)記。舉例,二分查找所需的執(zhí)行步驟數(shù)量與查找列表的長(zhǎng)度之對(duì)數(shù)成正比,記為 ,簡(jiǎn)稱為“對(duì)數(shù)時(shí)間”。通常使用漸近分析的原因是,同一算法的不同具體實(shí)現(xiàn)的效率可能有差別。但是,對(duì)于任何給定的算法,所有符合其設(shè)計(jì)者意圖的實(shí)現(xiàn),它們之間的性能差異應(yīng)當(dāng)僅僅是一個(gè)系數(shù)。

  

  

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算法分析的主要方面是空間復(fù)雜性和時(shí)間復(fù)雜性。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中,算法分析(英語(yǔ):Analysis of algorithm)是分析執(zhí)行一個(gè)給定算法需要消耗的計(jì)算資源數(shù)量(例如計(jì)算時(shí)間,存儲(chǔ)器使用等)的過(guò)程。
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