Was misst Big O?
Was misst Big O?

Video: Was misst Big O?

Video: Was misst Big O?
Video: Big-O notation in 5 minutes — The basics 2024, November
Anonim

groß - Ö Notation. (Definition) Definition: Eine theoretische messen der Ausführung eines Algorithmus, in der Regel die benötigte Zeit oder der erforderliche Speicher, angesichts der Problemgröße n, die ist in der Regel die Stückzahl. Informell sagen wir eine Gleichung f(n) = Ö (g(n)) bedeutet es ist kleiner als ein konstantes Vielfaches von g(n).

Außerdem, was bedeutet Big O?

Großes O Notation wird in der Informatik verwendet, um die Leistung oder Komplexität eines Algorithmus zu beschreiben. Großes O beschreibt speziell das Worst-Case-Szenario und kann verwendet werden, um die erforderliche Ausführungszeit oder den verwendeten Speicherplatz (z. B. im Speicher oder auf der Festplatte) durch einen Algorithmus zu beschreiben.

Zweitens, ist Big O der Worst Case? Also, bei der binären Suche das Beste Fall ist Ö (1), Durchschnitt und schlimmsten Fall ist Ö (einloggen). Kurz gesagt, es gibt keine Art von Beziehung vom Typ „ großes O wird verwendet für schlimmsten Fall , Theta für Durchschnitt Fall “. Alle Arten von Notationen können (und werden manchmal) verwendet werden, wenn man über beste, durchschnittliche oder. spricht schlimmsten Fall eines Algorithmus.

Was ist außerdem die Big-O-Funktion?

Großes O Notation ist eine mathematische Notation, die das Grenzverhalten von a. beschreibt Funktion wenn das Argument zu einem bestimmten Wert oder Unendlichkeit tendiert. Eine Beschreibung von a Funktion bezüglich großes O Notation liefert normalerweise nur eine obere Schranke für die Wachstumsrate des Funktion.

Wie erklärt man die Big-O-Notation?

Die Große O-Notation definiert eine obere Schranke eines Algorithmus, er begrenzt eine Funktion nur von oben. Betrachten Sie beispielsweise den Fall der Einfügungssortierung. Es dauert im besten Fall lineare und im schlechtesten Fall quadratische Zeit. Wir können mit Sicherheit sagen, dass die Zeitkomplexität der Einfügungssortierung Ö (n^2).

Empfohlen: