İnşaat & Yapısal Mühendislik
Java Algoritma Zaman Kompleksi Nasıl Hesaplamalı
Table of Contents
Java algoritmalarının zaman karmaşıklığının verimliliğini ve performansını değerlendirmesine yardımcı olur. Bir algoritmanın koşu zamanı girdi verilerinin büyüklüğü ile nasıl artırılır. Bu makale Java algoritmalarının zaman karmaşıklığı hesaplamak için temel adımları açıklar.
Algoritmayı analiz edin
İlk adım, algoritmanın yapısını analiz etmektir. En çok runtime'ya katkıda bulunan ana işlemleri tanımlayın, döngüler, recursive çağrılar veya nested işlemleri. Bu operasyonların giriş boyutuna kıyasla nasıl işlediğine odaklanın.
Operasyonlar
Örneğin, giriş büyüklüğünin işlevi olarak yapılan temel operasyonların sayısı, n. Örneğin, 1'den n'ye kadar çalışan bir döngü genel karmaşıklığına katkıda bulunur. Nested loops, dört veya daha yüksek komplekslere sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık işlem sayısını çarpıkır.
Karmaşıklık
Operasyon Büyük O'nun yok edilmesine kadar sayın, algoritmanın büyüme oranının üst sınırlarını açıklayan. Ortak kompleksler O(1), O(log n), O (n), O (n log n), O (n.2) ve O (n.) n) olarak baskın vadede odaklanın.
Örnek: Döngü Analizi
Basit bir Java döngüsü düşünün:
[0]
Bu döngü n kez çalışır, bu yüzden zaman karmaşıklığı O (n) Eğer nested döngüler varsa, komplekslerini bu şekilde çoğaltın.
- Ana işlemleri tanımlayın
- Kaç kez infaz ettiklerine sayın
- Büyük O'nun dediği gibi Express the total as Big O notation
- Büyük n için en yüksek sipariş terimine odaklanın