Warum verwenden wir die große O-Notation?
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Anonim

Große O-Notation charakterisiert Funktionen nach ihren Wachstumsraten: verschiedene Funktionen mit gleicher Wachstumsrate können dargestellt werden mit das gleiche O-Notation . Der Buchstabe O wird verwendet weil die Wachstumsrate einer Funktion ist auch als Funktionsreihenfolge bezeichnet.

Zu wissen ist auch, warum die Big-O-Notation nützlich ist?

Große O-Notation ermöglicht die Analyse von Algorithmen im Hinblick auf Gesamteffizienz und Skalierbarkeit. Es abstrahiert konstante Ordnungsunterschiede in der Effizienz, die von Plattform, Sprache, Betriebssystem variieren können, um sich auf die inhärente Effizienz des Algorithmus zu konzentrieren und wie er sich je nach Größe der Eingabe ändert.

Welche Big-O-Notation ist außerdem effizienter? Ö (logN): Logarithmisch Dies ist der höchsteffizient Suchalgorithmus. Die Anzahl der Operationen erreicht am Anfang einen Spitzenwert und wird dann mit zunehmender Größe der Eingabe abgeflacht. Die die meisten gängiges Beispiel ist ein binärer Suchbaum. Eine gute Erklärung zur Implementierung einer binären JavaScript-Suchbaumstruktur finden Sie in diesem Artikel.

Wie erklärt man dementsprechend 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).

Ist die Big-O-Notation der Worst Case?

Obwohl große o-Notation hat nichts mit dem zu tun schlimmsten Fall Analyse vertreten wir in der Regel die schlimmsten Fall von große o-Notation . 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 ”.

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