Инструменты пользователя

Инструменты сайта


basics_of_algorithms:algorithmic_complexity

Различия

Здесь показаны различия между двумя версиями данной страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слева Предыдущая версия
Следующая версия
Предыдущая версия
basics_of_algorithms:algorithmic_complexity [2023/10/20 16:30]
werwolf
basics_of_algorithms:algorithmic_complexity [2023/10/20 16:33] (текущий)
werwolf [Выводы]
Строка 1184: Строка 1184:
   - При общих равных условиях программисты выбирают самые быстрые и самые экономичные алгоритмы   - При общих равных условиях программисты выбирают самые быстрые и самые экономичные алгоритмы
   - Выбрать самый быстрый алгоритм оказывается не так просто. Измерения на конкретных данных не позволяют прогнозировать время и память алгоритмов на других данных   - Выбрать самый быстрый алгоритм оказывается не так просто. Измерения на конкретных данных не позволяют прогнозировать время и память алгоритмов на других данных
- +  - Программисты используют нотацию О-большое,​ чтобы оценить производительность алгоритмов в целом 
-\\+  - Чаще всего встречаются такие сложности,​ как константная,​ логарифмическая,​ линейная,​ линейно-логарифмическая,​ квадратическая,​ экспоненциальная и факториальная. В этом списке они распределены в порядке от самой быстрой к самой медленной 
 +  - Нотация О-большое оценивает не только скорость алгоритма,​ но и память,​ которую он использует
 ===== Примеры =====  ===== Примеры ===== 
-Реализуйте функцию,​ которая проверяет является ли число простым или нет.+Реализуйте функцию,​ которая проверяет являться ли число простым или нет.
  
 Оптимизируйте алгоритм так, чтобы он выполнялся за наименьшее количество итераций Оптимизируйте алгоритм так, чтобы он выполнялся за наименьшее количество итераций
Строка 1312: Строка 1313:
 } }
 </​code>​ </​code>​
-</detais+</details
-----+
  
  
basics_of_algorithms/algorithmic_complexity.1697808607.txt.gz · Последние изменения: 2023/10/20 16:30 — werwolf