Algoritm murakkabligini statik va dinamik o'lchovlari. Vaqt va xotira hajimi

Algoritm murakkabligini statik va dinamik o'lchovlari. Vaqt va xotira hajimi bo'yicha qiyinchiliklar Reja: Algoritm murakkabligini baholash. Xotira yoki vaqt. 2.Murakkablikni baholash. 3. Rekursiv algoritmlarni baholash 4.Xulosa 5.Adabiyotlar Algoritm murakkabligini baholash. Xotira yoki vaqt. Mavjud algoritmlarning ko'pchilig xotira va tezlik o'rtasida tanlovni taklif qiladi. Masala tez ishlashi va katta xotira egallashi yoki sekin ishlashi va kichik xotira hajmini egallashi mumkin. Bu holatda eng odatiy misollardan biri eng qisqa masofani topish masalasi bo'la oladi. Bunda siz o'zaro bog'liq bo'lgan shahar orasidagi istalgan ikki nuqta orasidagi eng qisqa masofani topishingiz kerak bo'ladi. Bunda biz barcha nuqtalar orasidagi qisqa masofalarni aniqlab ularni jadval shaklida saqlab qo'yishimiz mumkin. Va biz eng qisqa masofani aniqlashimizga to'g'ri kelganda shunchaki jadvaldan ma'lumotni olib qo'yishimiz mumkin bo'ladi. Natijani shu zahoti olishimiz mumkin, ammo bu juda katta hajm talab qiladi. Masalan biror katta xaritada 10 minglab nuqtalar bo'lishi mumkin va bizning jadvalimiz buning uchun 10 milliarddan ortiq ma'lumotni saqlashiga to'g'ri keladi va bu taxminan 10GB ga yaqin xotirani band etishi mumkin. Ushbu holatdan hajm-vaqt murakkabligi kelib chiqadi. Shunda algoritm vaqt bo'yicha ishlash tezligi yoki hajm bo'yicha ishlash tezligi bilan baholanadi. Biz asosiy e'tiborni vaqt bo'yicha murakkablikka qaratamiz lekin shu bilan birga foydalaniladigan xotira hajmini ham aniq belgilashimizga to'g'ri keladi. Ketma-ketlikni baholash. Biz algoritmlarni o'zaro baholashimizda ularga kiruvchi ma'lumotni ham e'tiborga olishimizga to'g'ri keladi. Chunki ayni bir saralash algoritmi uchun 100 ta kiruvchi elementni saralash 1s, 100 00 element uchun esa 4-5 soniya ketadigan bo'lsa, boshqa bir algoritm uchun esa bor-yo'g'i 2 s ketishi mumkin. Bunday sharoitda qaysi algoritm yaxshi ekanini aytish mushkuldir. Umumiy holatda esa algoritmni murakkabligini ayni bir kattalik bilan baholash mumkin bo'ladi. Buni quyidagicha tushunish mumkin: agar algoritmga kiruvchi N ma'lumotlar oshganida algoritmning bajarilish vaqti f(N) funksiya bilan bir xilda ortsa algoritm O(f(N)) murakkablikka ega deyiladi. Keling, yaxshisi A[NxN] matritsaning har bir qatoridagi maksimal elementni topishni ko'rib chiqamiz: Ushbu algoritmda i o'zgaruvchi 0 dan N-1 gacha o'zgarib kelyapti hamda uning har bir o'zgarishida j o'zgaruvchi ham shu oraliqda o'zgaryapti. Demak bunda jami N*N marta takrorlanish sodir bo'lyapti. Bundan esa f(N) = N*N ga teng bo'ladi va algoritmning murakkabligi O(N*N) ekanligini aniqlashimiz mumkin. Endi algoritmni murakkablik darajasini baholashni ko'rib chiqaylik. Bunda algoritmdagi eng tez o'suvchi qismdan foydalanish kerak bo'ladi. Tasavvur qiling algoritm N^3 + N murakkablikka ega bo'lsin. Bunda biz murakkablikni O(N^3) deb olishimiz yetarli bo'ladi. Chunki bu yerda tez o'suvchi qism bu N^3. Ya'ni +N ta qo'shimcha amalni hisoblashning hojati qolmaydi. Misol uchun N=100 bo'lsin, shunda jami 100100 ...