La théorie de la complexité informatique se concentre sur la classification des problèmes informatiques en fonction de leur utilisation des ressources et sur la relation entre ces classes. Un problème de calcul est une tâche résolue par un ordinateur. Un problème de calcul peut être résolu par l'application mécanique d'étapes mathématiques, comme un algorithme.
Qu'entendez-vous par complexité de l'algorithme ?
La complexité d'un algorithme est une mesure du temps et/ou de l'espace requis par un algorithme pour une entrée d'une taille donnée (n).
Qu'est-ce que la complexité algorithmique dans la structure des données ?
La complexité algorithmique est une mesure du temps qu'il faudrait à un algorithme pour se terminer étant donné une entrée de taille n. Si un algorithme doit être mis à l'échelle, il doit calculer le résultat dans un temps fini et pratique, même pour de grandes valeurs de n. Pour cette raison, la complexité est calculée asymptotiquement lorsque n tend vers l'infini.
Pourquoi la complexité algorithmique est-elle importante ?
Les informaticiens utilisent des mesures mathématiques de la complexité qui leur permettent de prédire, avant d'écrire le code, la vitesse d'exécution d'un algorithme et la quantité de mémoire dont il aura besoin. De telles prédictions sont des guides importants pour les programmeurs qui implémentent et sélectionnent des algorithmes pour des applications du monde réel.
Comment calcule-t-on la complexité algorithmique ?
Pour toute boucle, nous découvrons le temps d'exécution du bloc à l'intérieur et le multiplions par le nombre de fois que le programmerépéter la boucle. Toutes les boucles qui croissent proportionnellement à la taille de l'entrée ont une complexité temporelle linéaire O(n). Si vous parcourez seulement la moitié du tableau, c'est toujours O(n).
