Класифікація алгоритмів на основі функції трудомісткості 


Мы поможем в написании ваших работ!



ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Класифікація алгоритмів на основі функції трудомісткості



Подальше дослідження алгоритмів на основі функції трудомісткості пов'язане з визначенням тих факторів, які впливають на значення функції трудомісткості. До цих факторів можна віднести кількість елементів множини D, значення цих елементів і порядок їх розміщення. На основі такого дослідження можна побудувати класифікацію алгоритмів по ступені впливу цих факторів на функцію трудомісткості.

Виділимо в функції fA(D) кількісну складову (залежну від n) і параметричну складову (залежну від значень і порядку слідування елементів в D), позначивши їх через fn(n) та gp(D)відповідно:

fА(D) = fА(fn(n),gp(D)).

Для більшості алгоритмів ця залежність може бути представлена як композиція функцій fn(n) та gp(D)або в мультиплікативній формі:

fА(D) = fn(n) · (D),

або в адитивній формі:

fА(D) = fn(n) + (D).

Введемо наступні позначення:

,

В залежності від впливу різних характеристик множини вхідних даних на функцію трудомісткості алгоритму, може бути запропонована наступна класифікація алгоритмів:

1. КласN (Numerical)– клас кількісно залежних по трудомісткості алгоритмів. Це алгоритми, функція трудомісткості яких, залежить тільки від розмірності вхідних даних

g+(n)=0, g*(n)=1 => fА(D) = fn(n)

Прикладами алгоритмів з кількісно-залежною функцією трудомісткості можуть слугувати алгоритми для стандартних операцій роботи з масивами і матрицями, наприклад, множення матриць, множення матриці на вектор і т.д. Аналіз таких алгоритмів, як правило, не викликає труднощів. Зауважимо, що для алгоритмів класу N справедливе співвідношення

2. КласPR (Рarametritic) – клас параметрично залежних по трудомісткості алгоритмів. Це алгоритми, трудомісткість яких визначається не розмірністю входу (як правило, для цього класу розмірність входу фіксована), а конкретними значеннями всіх або деяких елементів із вхідної множини D:

fn(n)=const = с => fА(D) = c · (D)

Прикладами алгоритмів з параметрично-залежною трудомісткістю є алгоритми обчислення стандартних функцій із заданою точністю шляхом обчислення відповідних степеневих рядів. Такі алгоритми, маючи на вході два числових значення - аргумент функції і точність, задають залежну тільки від їх значень кількість операцій. Наприклад:

- обчислення значення xk методом послідовного множення, fА(D) = fА(x,k);

- обчислення значення експоненти із заданою точністю ε:

3. КласNPR – клас кількісно-параметрично залежних по трудомісткості алгоритмів. Це досить широкий клас алгоритмів, тому що в більшості практичних випадків функція трудомісткості залежить як від кількості даних на вході, так і від їхніх значень. У цьому випадку

fn(n)≠const, g*(n)≠1 =>

fА(D) = fn(n) · (D) або fА(D) = fn(n) + (D).

В якості приклада можна навести ряд алгоритмів чисельних методів, в яких параметрично-залежний зовнішній цикл по точності містить у собі кількісно-залежний фрагмент по розмірності, що породжує мультиплікативну форму для fА(D).

 

В залежності від ступеня впливу кількісної і параметричної складових на головний порядок функції трудомісткості виділяють наступні підкласи у класі кількісно-параметричних алгоритмів:

3.1. ПідкласNPRL (Low)– підклас алгоритмів, трудомісткость яких слабо залежить від параметричної складової.

g+(n)=O(fn (n)) <=> g*(n)= Ө(1).

До цього підкласу відноситься, наприклад, алгоритм пошуку максимального елемета в масиві, тому що кількість переприсвоювань максимуму в найгіршому випадку (коли масив відсортований по зростанню) має рівний порядок з оцінкою зовнішнього циклу для перебору n елементів.

3.2. ПідкласNPRE (Equivalent ) – підклас алгоритмів, у трудомісткості яких складова g*(n) має порядок росту, не перевищуючий fn (n):

g*(n)= Ө(fn (n)) <=> g+(n)=Ө( (n)).

Таким чином, для алгоритмів цього підкласу вплив на головний порядок функції трудомісткості параметричного компоненту має той самій порядок (в мультиплікативній формі), що й кількісного компоненту. Для алгоритмів, що відносяться до цього підкласу, можна говорити про квадратично-кількісну функцію трудомісткості.

В цей підклас входить, наприклад, алгоритм сортування масиву методом бульбашки, для якого кількість перестановок елементів у найгіршому випадку (коли масив відсортований по спаданню) визначає порядок

g+(n)= Ө(n2), fn (n)= Ө(n).

3.3. ПідкласNPRH (High)– підклас алгоритмів, у трудомісткості яких складова g*(n) має асимптотичний порядок росту вищий, ніж fn (n):

g*(n)= Ω(fn (n))

Для алгоритмів цього підкласу саме параметричний компонент визначає головний порядок функції трудомісткості. Можна говорити, що ці алгоритми є кількісно-сильно-параметричними по функції трудомісткості алгоритмами.

У цей підклас входять, наприклад, алгоритми точного розв'язання NP-повних задач.

Для алгоритмів цього підкласу характерна, як правило, мультиплікативна форма функції трудомісткості, що особливо яскраво виражена в алгоритмах більшості ітераційних обчислювальних методів. У них зовнішній цикл по точності породжує параметричну складову, а трудомісткість тіла циклу має кількісну оцінку.

 



Поделиться:


Последнее изменение этой страницы: 2016-04-26; просмотров: 795; 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 - 3.86.235.207 (0.025 с.)