Table of Contents
সফটওয়্যার উন্নয়নে উন্নত করার জন্য অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের জটিলতার জটিলতা উপলব্ধি করা প্রয়োজন। এই প্রবন্ধটি আবিষ্কার করেছে যে, বিগ OSIBS কীভাবে অ্যালগরিদমের দক্ষতা এবং বাস্তব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষেত্রে এর প্রয়োগের বাস্তবতা বর্ণনা করে।
বড় ও অকার্য এবং অ্যালগোরিদম এনএপিএআইপি
বড় ওসেপিরি অ্যালগরিদমের মাধ্যমে শ্রেণীকক্ষ বা স্থানগুলোর চাহিদার ওপর ভিত্তি করে শ্রেণীকক্ষকে গণনা করার উপায় জোগায় ।
কমন বিগ ওলিটিস এর মধ্যে রয়েছে:
- ও (১) সময়: কনস্ট্যান্ট- এর সময়
- ও লগ [log]: লগারিদম পূর্বনির্ধারিত সময়
- ও'n: লিনিয়ার সময়
- ও লগ (n লগ): লিনিয়ারStcted long time
- On^2) সময়: mmknown
সার্চ অ্যালগোরিদমের উপর প্রভাব ফেলা
ডিজাইন এবং উপাত্তের উপর নির্ভর করে অ্যালগরিদমটি বিভিন্ন ধরনের ডাটা এবং উপাত্ত কাঠামোর উপর নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, standy (n) জটিলতার ক্ষেত্রে অনুসন্ধানের জন্য standrations (n) জটিলতার মাত্রা ও ও ও ও ও বাইনারি অনুসন্ধানের সময় দ্রুত গতির তথ্য সরবরাহ করা হয়।
ডানদিকে অ্যালগরিদম নির্বাচন করা হলে তথ্য, গঠন, গঠন ও অনুসন্ধানের ক্ষমতা নির্ভর করে । অসীম পরিমাণ সময় ও রিসোর্সের মাত্রা হ্রাস পাবে, বিশেষ করে বৃহৎ- মুখ--বিস্তৃত সিস্টেমের ক্ষেত্রে ।
বাস্তব-বিশ্ব ইরাম
ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে উপস্থিত সাহায্যের পরিমাণ, বোধগম্যতার অ্যালগরিদম জটিলতার সাহায্যে ডেভেলপারকে সিস্টেম দক্ষতা অর্জনে সাহায্য করে । উদাহরণস্বরূপ, On (n) থেকে অনুসন্ধানের সময় অনুসন্ধানের জন্য standrication অনুসন্ধানের সুবিধা প্রাপ্ত করা হয় ।
তবে, হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা, তথ্য বিতরণ এবং বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে বাস্তব-বিশ্বের বিষয়গুলো তাত্ত্বিক জটিলতার বাইরে প্রকৃত প্রদর্শন প্রভাব ফেলতে পারে।