การ เข้าใจ ประสิทธิภาพ ของ อัลกอริทึม เป็น สิ่ง สําคัญ มาก เพื่อ จะ ทํา ให้ โปรแกรม คอมพิวเตอร์ มี ประสิทธิภาพ มาก ที่ สุด การ วิเคราะห์ วิธี ที่ อัลกอริทึม ใน หลาย สถานการณ์ ช่วย ให้ นัก พัฒนา เลือก วิธี ที่ ดี ที่ สุด สําหรับ ความ จําเป็น ของ พวก เขา บทความ นี้ จะ ศึกษา ว่า จะ ทํา อย่าง ไร เพื่อ จัด เรียง และ ค้น หา วิธี อธิบาย แนว คิด สําคัญ ๆ เกี่ยว กับ ความ สามารถ ใน การ ใช้ อัลกอริทึม

จัดเรียงอักขระ

การเรียงลําดับอัลกอริทึมการจัดเรียงข้อมูลตามลําดับอย่างต่ํา ประสิทธิภาพของอัลกอริทึมมักถูกวัดด้วยความซับซ้อนของเวลา ซึ่งแสดงว่าเวลาทํางานเพิ่มขึ้นอย่างไร

สปีดซอร์ตถูกใช้อย่างแพร่หลาย เนื่องจากประสิทธิภาพเฉลี่ยของตัวมัน มีความซับซ้อนของเวลา [FLT: 0] O(n logn). ไมโครซอตยังให้ประสิทธิภาพที่สอดคล้องกันกับความซับซ้อนเฉลี่ยเดียวกัน แต่ต้องการหน่วยความจําเพิ่มเติม. ฟองสปอร์ต (FLT:2). [FLT]. [FT:3] และมีประสิทธิภาพน้อยกว่าสําหรับข้อมูลขนาดใหญ่.

การค้นหา Algorith

อัลกอริทึมการค้นหาการค้นหาข้อมูลต่าง ๆ ภายในชุดข้อมูล โดยความมีประสิทธิภาพของมันขึ้นอยู่กับโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึมที่ใช้ ไลน์ดาร์ตรวจสอบองค์ประกอบแต่ละส่วนด้วยความซับซ้อน [FLT: 0] O (FLT: 1)[FLT: 1].

การค้นหาแบบไบนารี ใช้ได้กับการจัดเรียงข้อมูล โดยเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเพิ่มความซับซ้อนของเวลา [FLT: 0] O(logn) โดยแบ่งช่วงการค้นหาซ้ําในครึ่งหนึ่ง ลดจํานวนการเปรียบเทียบที่จําเป็น

เปรียบเทียบกรณีศึกษา

ในสถานการณ์ที่ใช้งานได้ อัลกอริทึมที่ถูกต้องนั้นขึ้นอยู่กับขนาดและโครงสร้างข้อมูล สําหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การค้นหาด่วนและสองชั้นนั้น เหมาะกับการค้นหาที่มีประสิทธิภาพมาก สําหรับข้อมูลขนาดเล็กหรือเกือบเรียงอย่างง่าย เช่น ฟองสบู่ หรือ เชิงเส้น เพียงพอแล้ว

  • astsort: การทํางานเฉลี่ยอย่างรวดเร็ว [FLT: 0] O(n Llogn n)
  • ผนวก: ต่อเนื่อง, มั่นคง, [FLT: 0] O(n Llogn n)
  • ฟองเซอร์: ง่ายๆแต่ช้า [FLT: 0] O(n^2)
  • Linear สืบค้นเมื่อ: Sequantial [FLT: 0]] O(n)
  • สืบค้นเมื่อไบนารี: Efficent on taint [FLT: 0] O(logn)