Что означает сложность алгоритма? |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-03-15 12:03 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). Источник: vk.com Комментарии: |
|