Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Сложность алгоритмов




Алгоритмы решения задач внутренней сортировки и алгоритмы поиска информации

Теория сложности обеспечивает методологию анализа вычислительной сложности различных криптографических методов и алгоритмов.

Алгоритм – это формально описанная вычислительная процедура, получающая исходные данные, называемые также входом алгоритма или его аргументом, и выдающая результат вычислений на выход [4].

Чаще всего, говоря о сложности, имеют в виду временную сложность алгоритма: Т. Временем работы алгоритма называется число элементарных шагов, которые он выполняет. Под элементарными шагами понимают такие базисные операции, как сложение, умножение, замены, безусловные передачи управления и вызовы подпрограмм. Т обычно представляется в виде функции от п,где п - это размер входных данных. Функция времени вычисленийTA (n).

Обычно вычислительная сложность алгоритма выражается с помощью нотации " О большого", т.е описывается порядком величины вычислительной сложности. Это просто член разложения функции сложности, быстрее всего растущий с ростом n, все члены низшего порядка игнорируются. Например, если временная сложность данного алгоритма равна 4 п2+ 7 п+ 2, то вычислительная сложность порядка n 2, записываемая как О(п 2) [4].

Эта нотация позволяет увидеть, как объем входных данных влияет на требования к времени и объему памяти. Например, если Т = О(п), то удвоение входных данных удвоит и время выполнения алгоритма. Если Т = О(2 п), то добавление одного бита к входным данным удвоит время выполнения алгоритма.

Обычно алгоритмы классифицируются в соответствии с их временной или пространственной сложностью. Алгоритм называют постоянным, если его сложность не зависит от п: О (1). Алгоритм является линейным, если его временная сложность О (п). Алгоритмы могут быть квадратичными, кубическими и т.д. Все эти алгоритмы - полиномиальные, их сложность - О (пm), где m - константа. Алгоритмы с полиномиальной временной сложностью называются алгоритмами с полиномиальным временем.

Алгоритмы, сложность которых равна O(tf ( n ) ),где t - константа, большая, чем 1, a f(n) - некоторая полиномиальная функция от n, называются экспоненциальными. Подмножество экспоненциальных алгоритмов, сложность которых равна О (с f ( n )), где где с - константа, a f(n) возрастает быстрее, чем постоянная, но медленнее, чем линейная функция, называется суперполиномиальным. Алгоритмы, сложность которых равна O (n!), называются алгоритмами с факториальной сложностью. Таким образом, справедливо следующее соотношение:

O (log n) < O (n) < O (n log n) < O (n 2) < O (n 3) < O (2 n) < O (n!).

В настоящее время алгоритм считается практически полезным только в том случае, если его временная функция растет полиномиально относительно размеров входных данных, причем ограниченной степени. Практичными являются алгоритмы сложности - O (n), O (n 2). Не практичны экспоненциальные и факториальные алгоритмы. Их сложность превосходит любую полиномиальную оценку.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-11-16; Просмотров: 722; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.01 сек.