차례:
정의-시간 복잡성은 무엇을 의미합니까?
시간 복잡도는 입력량의 함수로 처리하거나 실행하기 위해 일련의 코드 또는 알고리즘에 의해 걸리는 시간의 양을 처리하는 컴퓨터 과학의 개념입니다.
다시 말해, 시간 복잡성은 본질적으로 효율성이거나 프로그램 기능이 주어진 입력을 처리하는 데 걸리는 시간입니다.
Techopedia는 시간 복잡성을 설명합니다
시간 복잡도는 단순히 함수 또는 표현식이 작업을 완료하는 데 걸리는 시간과 해당 시간을 측정하는 프로세스의 이름입니다. 거의 모든 알고리즘이나 함수에 적용 할 수 있지만 재귀 함수에 더 유용합니다. 비교를 위해 데이터베이스에서 사용자 이름과 비밀번호를 가져 오거나 20ms 또는 5ms인지 여부에 관계없이 데이터를 저장하는 것과 같이 응용 프로그램의 시간 복잡성을 측정하는 데는 별다른 의미가 없습니다. 액세스 시간이 더 줄어 듭니다. 실행 시간에 대한 관심과는 아무런 관련이 없지만 그 차이는 무시할 수 있습니다. 그러나 여러 번 호출 될 수있는 재귀 함수가있는 경우, 시간 복잡성의 원인을 파악하고 이해하면 전체 처리 시간을 600ms에서 100ms로 단축 할 수 있습니다.
시간 복잡도는 일반적으로 "큰 O 표기법"으로 표현되지만 다른 표기법이 있습니다. 이것은 알고리즘에 대한 스케일링 계수의 상한을 수학적으로 표현한 것으로 O (Nn)으로 작성되며, "N"은 입력 수이고 "n"은 루핑 표현식 수입니다. 예를 들어 알고리즘이 있습니다.
numbers = {5, 6, 10, 11, 2}; foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2)
{
statements; } }
numbers = {5, 6, 10, 11, 2};
foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2)
{
statements; } }
numbers = {5, 6, 10, 11, 2};
foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2) {
statements; } }
numbers = {5, 6, 10, 11, 2};
foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2)
{
statements; } }
numbers = {5, 6, 10, 11, 2};
foreach (number as number1)
{
foreach(number as number2)
{
statements; } }
"숫자"배열에는 5 개의 입력이 있으며 "foreach"루프는 두 번 반복됩니다. 따라서 처리 시간이 기하 급수적으로 증가하면 입력 수와 루프 수가 증가함에 따라 발생합니다.
