Какие методы существуют для оптимизации вычислений в асимптотическом анализе?

Некоторые методы оптимизации вычислений в асимптотическом анализе:

• Метод подсчёта шагов. www.geeksforgeeks.org Используется для анализа временной сложности, измеряет время, которое затрачивается на выполнение каждого оператора кода в алгоритме. www.geeksforgeeks.org
• Метод обрезки и поиска. www.geeksforgeeks.org Алгоритмическая парадигма для решения различных задач оптимизации, предполагает сокращение чего-либо путём удаления ненужных элементов. www.geeksforgeeks.org
• Амортизированный анализ. www.geeksforgeeks.org Позволяет определить усреднённое по времени время выполнения для последовательности (а не отдельной) операции. www.geeksforgeeks.org
• Реализация алгоритма на низкоуровневом языке. habr.com Например, на ассемблере. habr.com Это позволяет немного уменьшить коэффициент, но при этом алгоритм всё равно будет оставаться в определённом классе сложности. habr.com
• Использование многоядерных процессоров. habr.com Можно, например, разбить массив на части и поручить выполнение каждой части отдельному ядру. habr.com

При асимптотическом анализе оценивается производительность алгоритма с точки зрения размера входных данных, а не измеряется фактическое время выполнения. www.geeksforgeeks.org