알고리즘의 시간 복잡성은 효율성을 평가하는 데 필수적입니다. 개발자는 입력 크기와 가이드 최적화 노력으로 알고리즘의 실행 시간이 증가하는 방법을 예측하는 데 도움이됩니다. 이 문서는 알고리즘 개발의 시간 복잡성을 계산하는 명확한 단계별 접근 방식을 제공합니다.

1 단계 : 기본 작동을 식별

첫 번째 단계는 알고리즘의 실행 시간에 크게 영향을 미치는 기본 작업을 지정하는 것이 포함됩니다. 이들은 반복적으로 반복적으로 수행 된 비교, 할당 또는 계산을 포함 할 수 있습니다. 이러한 작업을 인식하면 가장 시간 소모 부품에 대한 분석을 집중할 수 있습니다.

2단계: 가동을 계산

다음, 이러한 기본 작업이 n로 denoted 입력 크기와 상대를 수행하는 방법을 추정. 예를 들어, 1에서 n에서 실행 루프는 약 n 작업을 수행한다. 배열은 카운트를 곱, 그래서 n2 작업에서 n 결과 루프에서 루프의 루프를 곱합니다.

3 단계 : 총 시간을 표현

전체 실행 시간을 나타내는 표현을 형성하는 모든 중요한 작업의 수를 결합합니다. n로 지배적 인 용어에 초점은 큰 성장하므로 전반적인 복잡성에 영향을 미치기 때문에 상수 또는 낮은 주문 기간보다 더 많은 영향을 미칩니다.

4 단계 : Expression을 단순화

상수도 및 낮은 주문 조건 제거로 표현을 단순화하여 가장 높은 주문 기간을 남깁니다. 이 단순화 된 형태는 O(n), O(n2), O(log n)와 같은 알고리즘의 시간 복잡성 클래스를 나타냅니다.

추가 팁

  • 항상 종합적인 이해를 위한 최악의 사례를 분석합니다.
  • 배열된 루프의 영향을 주의 깊게 고려하십시오.
  • 최종 복잡성을 표현하는 Big O 표기를 사용합니다.
  • 다른 알고리즘과 연습하여 intuition을 개선합니다.