Computational complexity theory ay tumutuon sa pag-uuri ng mga problema sa computational ayon sa kanilang paggamit ng mapagkukunan, at pag-uugnay ng mga klase sa isa't isa. Ang computational problem ay isang gawaing nalutas ng isang computer. Ang isang problema sa pag-compute ay malulutas sa pamamagitan ng mekanikal na aplikasyon ng mga mathematical na hakbang, gaya ng isang algorithm.
Ano ang ibig mong sabihin sa pagiging kumplikado ng algorithm?
Ang pagiging kumplikado ng isang algorithm ay isang sukat ng tagal ng oras at/o espasyo na kinakailangan ng isang algorithm para sa isang input ng isang partikular na laki (n).
Ano ang algorithmic complexity sa istruktura ng data?
Ang
Algorithmic complexity ay isang sukatan kung gaano katagal makumpleto ang isang algorithm kung may input na laki n. Kung kailangang sukatin ang isang algorithm, dapat nitong kalkulahin ang resulta sa loob ng isang may hangganan at praktikal na oras na nakatali kahit para sa malalaking halaga ng n. Para sa kadahilanang ito, ang pagiging kumplikado ay kinakalkula nang asymptotically habang ang n ay lumalapit sa infinity.
Bakit mahalaga ang algorithmic complexity?
Gumagamit ang mga computer scientist ng mga mathematical na sukat ng pagiging kumplikado na nagbibigay-daan sa kanila na mahulaan, bago isulat ang code, kung gaano kabilis tatakbo ang isang algorithm at kung gaano karaming memory ang kakailanganin nito. Ang mga naturang hula ay mahalagang gabay para sa mga programmer na nagpapatupad at pumili ng mga algorithm para sa mga real-world na application.
Paano kinakalkula ang algorithmic complexity?
Para sa anumang loop, malalaman natin ang runtime ng block sa loob ng mga ito at multiply ito sa dami ng beses na gagawin ng programulitin ang loop. Ang lahat ng mga loop na lumalago nang proporsyonal sa laki ng input ay may linear time complexity O(n). Kung mag-loop ka sa kalahati lang ng array, O(n) pa rin iyon.
