Javaアルゴリズムの複雑性を理解することで、効率とパフォーマンスを評価できます。アルゴリズムの実行時間がどのように変化するかを、入力データの規模で測定します。この記事では、Javaアルゴリズムの複雑性を計算するための基本的な手順について説明します。

アルゴリズムの解析

最初のステップは、アルゴリズムの構造を分析することです。ループ、再帰的コール、またはネストされた操作など、ほとんどのランタイムに貢献できる主要な操作を特定します。これらの操作が入力サイズに相対的に実行される回数に焦点を当てます。

カウント操作

数値として示される入力サイズの関数として実行される基本的な操作の数を推定します。例えば、1からnまでのループはn回実行し、全体的な複雑さに貢献します。ネストされたループは、多くの場合、数式またはより高い複雑さを引き起こします。

複雑さを表現する

アルゴリズムの増大率の上限の境界を記述する、大きいOの表記に操作の計算を翻訳して下さい。共通の複雑さはO(1)、O (ログ n)、O (nの丸太 n)、O (n^2)を含みます。nが大きいように優位な言葉に焦点を合わせて下さい。

例:ループ解析

シンプルなJavaループを考えます。

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このループはn回実行されるので、その時間の複雑さはO(n)です。ネストされたループがある場合、その複雑さをそれに応じて増やします。

  • 主な業務を識別する
  • 実行回数をカウントする
  • ビッグオ表記として合計を表現する
  • 大きいnのための最も高い順序の言葉に焦点を合わせて下さい