Создан заказ №3772954
24 марта 2019
Типы вычислительной сложности алгоритмов
Как заказчик описал требования к работе:
оригинальность должна быть не менее 75%
главное раскрыть тему!
Фрагмент выполненной работы:
Введение
Функция зависимости объема работы от размера входных данных является понятием в информатике и теории алгоритмов под названием вычислительная сложность.
Блок курса информатики, который изучает вычислительную сложность алгоритмов и программ, называется теорией сложности вычислений.
Именно абстрактными понятиями времени и пространства чаще всего измеряется объем работы. Данные величины называются ресурсами вычислительного процесса.
Именно количеством элементарных действий, которые необходимы для решения задачи, определяется необходимое время с целью решения задачи. (работа была выполнена специалистами Автор 24) В то же время, необходимое пространство для решения той или иной задачи определяется объемом памяти или же местом на носителе данных.
Именно поэтому, в данной области производится попытка дать ответ на главный вопрос разработки всех алгоритмов. Вопрос: «как изменится время исполнения и объём занятой памяти в зависимости от размера входа?».
В данном поднятом вопросе под понятием размера входа подразумевается длина описания предоставленных заданий в битах, к примеру в задаче коммивояжера длина входа практически пропорциональна числу городов, а также дорог между ними. Под понятием размера выхода берется понятие, заключающееся в длине описания решения заданий, к примеру наилучшего маршрута в задаче коммивояжера.
С теорией информатики тесно связаны некоторые области, а именно такие, как анализ или же теория вычислимости. Звеном, которое связывает теоретическую информатику и алгоритмический анализ, является факт того, что их формирование посвящено анализу необходимых размерностей ресурсов, которые заданы алгоритмом решения задач, во время того, как более общим вопросом является способность использования алгоритмов для подобных задач.
Оценка типов вычислительной сложности алгоритмов
Виды вычислительной сложности алгоритмов зачастую используют оценку относительно времени выполнения или же относительно используемой памяти. В этих двух случаях сложность алгоритмов зависит от размера данных на вход, к примеру массив из 1000 элементов будет явно обработан быстрее, чем массив из 10000 элементов. Но при этом точное время мало кого интересует: оно зависит от процессора, типа данных, языка программирования и множества других параметров. Важна лишь асимптотическая сложность, т. е. сложность при стремлении размера входных данных к бесконечности.
Допустим, некоторому алгоритму нужно выполнить 4n3 + 7n условных операций, чтобы обработать n элементов входных данных. При увеличении n на итоговое время работы будет значительно больше влиять возведение n в куб, чем умножение его на 4 или же прибавление 7n. Тогда говорят, что временная сложность этого алгоритма равна О(n3), т. е. зависит от размера входных данных кубически.
Использование заглавной буквы О (или так называемая О-нотация) пришло из математики, где её применяют для сравнения асимптотического поведения функций. Формально O(f(n)) означает, что время работы алгоритма (или объём занимаемой памяти) растёт в зависимости от объёма входных данных не быстрее, чем некоторая константа, умноженная на f(n)Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
25 марта 2019
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Типы вычислительной сложности алгоритмов.docx
2019-03-28 10:37
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Прекрасная работа, выполнена в короткий срок, всё качественно, очень довольна! спасибо большое!!!
Хочешь такую же работу?
300 ₽
