Как анализировать эффективность алгоритмов для решения логических задач?

Для анализа эффективности алгоритмов при решении логических задач используют понятия временной и пространственной сложности. www.analyticsvidhya.com proglib.io

Временная сложность показывает, как растёт время выполнения алгоритма при увеличении входных данных. proglib.io Для её анализа нужно: www.analyticsvidhya.com

1. Определить основные операции. www.analyticsvidhya.com Сосредоточиться на наиболее трудоёмких операциях алгоритма, таких как сравнения, арифметические операции и манипуляции со структурой данных. www.analyticsvidhya.com
2. Подсчитать основные операции. www.analyticsvidhya.com Определить, как часто выполняется каждая базовая операция относительно размера входных данных. www.analyticsvidhya.com
3. Выразить временную сложность. www.analyticsvidhya.com Объединить операции, чтобы выразить общую временную сложность в формате Big O. www.analyticsvidhya.com

Пространственная сложность алгоритма измеряет объём памяти, которую он использует в зависимости от размера входных данных. proglib.io На неё влияют несколько факторов, включая количество переменных, тип и размер структуры данных, вызовы функций и способ выделения памяти. proglib.io

При анализе алгоритмов выделяют три случая — лучший, средний и худший: proglib.io

1. Лучший случай показывает, как быстро алгоритм выполняется для определённого входного значения. proglib.io
2. Худший случай означает, как долго алгоритм может выполниться для предоставленного входного значения. proglib.io
3. Анализ для среднего случая позволяет получить информацию о том, как алгоритм поведёт себя при обработке типовых или случайно заданных входных данных. ipc.susu.ru

Анализируя сложность как во времени, так и в пространстве, можно всесторонне понять эффективность алгоритма и принимать обоснованные решения о том, какой алгоритм использовать для решения конкретной задачи. www.analyticsvidhya.com