알고리즘 분석 아이디어

1. 알고리즘 입력 스케일 n을 매개변수로 사용하여 알고리즘 효율성을 분석합니다

2. 시간 복잡도: 기본 연산 O(1)을 찾은 다음 실행 횟수를 계산합니다(곱셈 상수는 무시하고 증가 횟수에만 집중)

3. 증가 횟수: log2n

4. 최악, 평균, 최고 효율성은 모두 입력 크기가 n일 때의 효율성을 나타냅니다(평균 효율성은 알려진 결과에서 파생될 수 있음)

1. 알고리즘의 시간 효율성과 공간 효율성은 입력 크기의 함수로 측정됩니다.

2. 알고리즘의 기본 연산 실행 횟수를 이용하여 시간 효율성을 측정하고, 알고리즘이 소모하는 추가 단위 수를 이용하여 공간 단위를 측정합니다

3. 입력 규모가 동일하면 작성된 알고리즘의 효율성이 크게 달라집니다. 이러한 유형의 알고리즘에서는 최악, 평균 및 최고 효율성을 분석해야 합니다.

4. 프레임워크의 주요 관심사는 입력 규모가 무한할 때의 효율성입니다

1. O(g(n))은 성장 시간이

2. Ω(g(n))은 성장 시간이 >= c*g(n)인 함수 집합입니다

3. θ(g(n))은 성장 시간 = c*g(n)인 동일한 순서의 함수 집합입니다

한도를 사용하여 증가 횟수를 비교할 수 있습니다(로피다의 법칙)

알고리즘의 전반적인 효율성은 성장 시간이 더 긴 부분에 따라 결정됩니다.

1. 입력 크기의 측정항목을 나타내는 매개변수를 결정하세요

2. 알고리즘의 기본 동작을 알아보세요

3. 기본 작업의 실행 횟수가 입력 크기에만 의존하는지 확인하세요. 다른 특성(예: 배열의 요소 위치 등)에도 의존하는 경우 최악, 평균 및 최고의 효율성

4. 알고리즘 기본 연산의 실행 횟수에 대한 합산식(재귀식 가능)을 설정합니다

5. 표준 연산 또는 합산 연산 규칙을 ​​사용하여 연산 수에 대한 닫힌 공식을 설정하거나 적어도 증가 횟수를 결정하세요

1. 입력 크기의 측정항목을 나타내는 매개변수를 결정하세요

2. 알고리즘의 기본 동작을 알아보세요

3. 기본 작업의 실행 횟수가 입력 크기에만 의존하는지 확인하세요. 다른 특성(예: 배열의 요소 위치 등)에도 의존하는 경우 최악, 평균 및 최고의 효율성

4. 알고리즘의 기본 연산의 실행 횟수에 대해 재귀 관계와 그에 따른 초기 조건을 설정합니다.

5. 이 반복 문제를 해결하거나 적어도 증분 횟수를 결정하세요.

위 내용은 알고리즘 분석 아이디어의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!