Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Основные классы эффективностиСодержание книги Поиск на нашем сайте
В теории анализа эффективности алгоритмов к одному классу относят все функции, чей порядок роста одинаков с точностью до постоянного множителя. Рассмотрим их более подробно.
Для примера приведем числа, иллюстрирующие скорость роста для нескольких функций, которые часто используются при оценке временной сложности алгоритмов (см. Таблица 1). Таблица 1 Порядок чисел, приведенных в таблице, имеет чрезвычайное значение для анализа алгоритмов. Как видно из таблицы, самый малый порядок роста имеет логарифмическая функция. Причем его значение настолько мало, что программы, реализующие алгоритмы с логарифмическим количеством основных операций, будут выполняться практически мгновенно для всех диапазонов входных данных реального размера, причем вне зависимости от основания логарифма, так как переход от одного основания к другому есть константа: log a n = loga b log b n. Поэтому далее будем опускать основание логарифма, то есть log n. Если считать, что числа соответствуют микросекундам, то для задачи с 1048476 элементами алгоритму со временем работы T (log n) потребуется 20 микросекунд, а алгоритму со временем работы T (n 2) – более 12 дней. Существует и другая крайность: показательная функция 2n и функция n! – вычисление факториала. Обе эти функции имеют настолько высокий порядок роста, что его значение становится астрономически большим уже при умеренных значениях n. Например, чтобы выполнить 2100 операций компьютеру, имеющему производительность в один триллион операций в секунду, понадобиться без малого 4 • 1010 лет! Однако это ничто по сравнению со временем, которое затратит тот же компьютер на выполнение 100! операций. Подводя итог, отметим: c помощью алгоритмов, в которых количество выполняемых операций растет по экспоненциальному закону, можно решить лишь задачи очень малых размеров. Именно для этого и следует на практике оценивать трудоемкость разрабатываемого алгоритма.
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-09-05; просмотров: 255; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.139.108.99 (0.007 с.) |