17アルゴリズムの複雑さ

問題

アルゴリズムの複雑さを説明します

答え

• 正確さ、読みやすさ、堅牢性、良好な時間および空間効率、アルゴリズムの複雑さの尺度であり、時間と空間効率：アルゴリズムは、一般的に以下のメトリックを含みます。
• アルゴリズムの効率化、一般的に以下の要因によって決定されます。
  戦略はより速く、バブルソートよりも速くソートにそれをソートアルゴリズムを採用した（1）アルゴリズム
  のスケール（2）問題、素数のための外観は、10未満明らかに速く検索素数より1000未満です
  （ 3）アセンブリ言語は明らかに高い効率のJavaよりも、プログラム言語で書かれ
  、より高速なマシンコード実行高い質量コンパイラによって生成された高品質のマシンコード（4）
  速度は、（5）機械実行命令は、実行は明らかに速いI7でありますI5に。
  考える上で、他の要因の定数、外出先の場合には、当然のことながら、上記の要因を考慮してください。
• アルゴリズムの時間計算量と空間計算の複雑さを含みます。Javaのガベージコレクションのメカニズムので、ループで繰り返し述べた変数を解放することができないではない場合、メモリは必ずしも安定しています。そこで、我々はより多くの時間の複雑さ、すなわちCPU時間、CPU時間を懸念していると、文が実行される回数に変換することができます。したがって、我々は唯一の重要な問題のサイズn個の実行コードの数との関係を調べるために、時間の複雑さを分析します。次のコードを考えてみます。

private static void bubble(int[] n)
	{
		for (int i = 0; i < n.length - 1; i++)
		{
			for (int j = 0; j < n.length - i - 1; j++)
			{
				if(n[j] > n[j + 1])
				{
					int temp = n[j];
					n[j] = n[j + 1];
					n[j + 1] = temp;
				}
			}
		}
	}

このコードは、コード鍵交換ロジックです。最良の場合は、n = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}であり、最悪の場合は、nは= {10,9,8,7,6,5,4 、3,2,1}。前者の場合は、キーコードの実行回数が0であり、後者の場合、キーコードは、さらにに変換N *（N-1）、およびその後に変換し、時間90、即ち、10 *（10-1）の数を実行しますN乗-nは、正方形はとても大きく、小さな家、ソートのn乗されたバブルの今回の複雑さを取る、n個の効果よりも明らかに大きいです。