2. Algoritmlarni eng yomon va o’rtacha holatlarda baholash
Eng yomon va o'rtacha holatlarda algoritmlarni baholash informatika fanida muhim jarayondir. Muammoni hal qilish uchun algoritmga kerak bo'lgan maksimal vaqt va makonni aniqlash uchun biz algoritmlarni eng yomon stsenariylarda baholaymiz. Boshqa tomondan, biz odatdagi vaziyatlarda ularning samaradorligini aniqlash uchun algoritmlarni oʻrtacha holatda baholaymiz.
Eng yomon stsenariylarda algoritmlarni baholash bizga eng qiyin vaziyatlarda algoritm uchun qancha vaqt va joy talab qilishini bilishga yordam beradi. Ushbu bilim, muammo qanchalik qiyin bo'lishidan qat'i nazar, kafolatlangan ishlash darajasini ta'minlashda juda muhimdir.
O'rtacha holatda algoritmlarni baholash ularning real hayotdagi samaradorligini tushunishga yordam beradi. Ba'zi eng yomon stsenariylar hech qachon uchramasligi mumkin, shuning uchun biz algoritmdan odatiy foydalanishni ko'rib chiqishimiz kerak.
Shuning uchun biz eng qiyin masalalarni hal qilishda algoritmlarning to'g'riligi va samaradorligini aniqlash uchun eng yomon holatni baholashdan foydalanamiz. Algoritm odatiy foydalanish holatlariga duch kelganda kutilgan samaradorlikni aniqlash uchun oʻrtacha holatlarni baholashdan foydalanamiz.
3.Algoritmlarni vaqt va hajmiy murakkablik bo’yicha baholashda tekis va logarifmik solishtirma mezonlar.
Algoritmlarni vaqt va makon murakkabligi nuqtai nazaridan solishtirganda biz foydalanishimiz mumkin bo'lgan ikkita asosiy mezon mavjud: tekis taqqoslash va logarifmik taqqoslash.
Yassi taqqoslash algoritm tomonidan muammoni hal qilish uchun ishlatiladigan operatsiyalarning aniq soniga yoki bo'shliq birliklariga qaratilgan. Biz bu mezondan vaqt va makon murakkabligi bo'yicha bir xil kattalik tartibiga ega bo'lgan algoritmlarni solishtirish uchun foydalanamiz. Misol uchun, agar bizda vaqt murakkabligi O(n^2) bo'lgan ikkita saralash algoritmi bo'lsa, biz bir xil kiritishni saralash uchun zarur bo'lgan amallar soni bo'yicha qaysi tartiblash algoritmi samaraliroq ekanligini baholash uchun tekis taqqoslashdan foydalanishimiz mumkin. maʼlumotlar.
Boshqa tomondan, biz vaqt va makon murakkabligi boʻyicha turli kattalik tartiblariga ega boʻlgan algoritmlarni baholash uchun logarifmik taqqoslashdan foydalanamiz. Algoritmlar turli xil kattaliklarga ega bo'lganda, tekis taqqoslash noto'g'ri bo'lishi mumkinligi sababli, logarifmik taqqoslash yanada foydali bo'ladi. Biz O(n), O(n^2), O(n log n) kabi murakkabliklarga ega algoritmlarni baholash uchun logarifmik taqqoslashdan foydalanamiz. Masalan, agar bizda O(n log) kabi turli vaqt murakkabliklariga ega boʻlgan ikki xil saralash algoritmi mavjud boʻlsa. n) va O(n^2) boʻlsa, biz logarifmik taqqoslashdan qaysi algoritm odatda vaqt murakkabligi boʻyicha samaraliroq ekanligini baholashimiz mumkin.
Ikkala taqqoslash mezonlari biz algoritmlarni baholayotgan vaziyatga qarab o'zlarining afzalliklari va kamchiliklariga ega. Umuman olganda, logarifmik taqqoslash yanada mustahkamroqdir, chunki u juda boshqacha murakkablik tartibiga ega algoritmlarning ishlash farqlarini yaxshiroq tushunishi mumkin. Ammo tekis taqqoslash aniqroq va algoritmlarni o'xshash kattalik tartiblari bilan taqqoslash uchun batafsilroq ma'lumot beradi.
Dostları ilə paylaş: | 
