Telegram Group & Telegram Channel
Что означает сложность алгоритма?

Сложность алгоритма представляет собой меру его эффективности и определяет количество ресурсов, таких как время и память, необходимых для его выполнения.

Существуют два основных типа сложности алгоритма: временная сложность и пространственная сложность.

Временная сложность алгоритма оценивает время, необходимое для его выполнения, в зависимости от размера входных данных. Обычно время выполнения алгоритма измеряется в тактах процессора или в секундах. Примеры временной сложности включают константную сложность O(1) (выполнение за постоянное время), линейную сложность O(n) (выполнение занимает время, пропорциональное размеру входных данных) и квадратичную сложность O(n^2) (выполнение занимает время, пропорциональное квадрату размера входных данных).

Пространственная сложность алгоритма оценивает объем памяти, необходимый для его выполнения, в зависимости от размера входных данных. Обычно пространственная сложность измеряется в байтах. Примеры пространственной сложности включают константную сложность O(1) (не зависит от размера входных данных), линейную сложность O(n) (потребляет память, пропорционально размеру входных данных) и квадратичную сложность O(n^2) (потребляет память, пропорционально квадрату размера входных данных).



tg-me.com/php_interview_lib/772
Create:
Last Update:

Что означает сложность алгоритма?

Сложность алгоритма представляет собой меру его эффективности и определяет количество ресурсов, таких как время и память, необходимых для его выполнения.

Существуют два основных типа сложности алгоритма: временная сложность и пространственная сложность.

Временная сложность алгоритма оценивает время, необходимое для его выполнения, в зависимости от размера входных данных. Обычно время выполнения алгоритма измеряется в тактах процессора или в секундах. Примеры временной сложности включают константную сложность O(1) (выполнение за постоянное время), линейную сложность O(n) (выполнение занимает время, пропорциональное размеру входных данных) и квадратичную сложность O(n^2) (выполнение занимает время, пропорциональное квадрату размера входных данных).

Пространственная сложность алгоритма оценивает объем памяти, необходимый для его выполнения, в зависимости от размера входных данных. Обычно пространственная сложность измеряется в байтах. Примеры пространственной сложности включают константную сложность O(1) (не зависит от размера входных данных), линейную сложность O(n) (потребляет память, пропорционально размеру входных данных) и квадратичную сложность O(n^2) (потребляет память, пропорционально квадрату размера входных данных).

BY Библиотека собеса по PHP | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/php_interview_lib/772

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по PHP | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The STAR Market, as is implied by the name, is heavily geared toward smaller innovative tech companies, in particular those engaged in strategically important fields, such as biopharmaceuticals, 5G technology, semiconductors, and new energy. The STAR Market currently has 340 listed securities. The STAR Market is seen as important for China’s high-tech and emerging industries, providing a space for smaller companies to raise capital in China. This is especially significant for technology companies that may be viewed with suspicion on overseas stock exchanges.

Библиотека собеса по PHP | вопросы с собеседований from no


Telegram Библиотека собеса по PHP | вопросы с собеседований
FROM USA