Вероятностный анализ алгоритмов
Вероятностный анализ алгоритмов Основы вероятностного анализа алгоритмов Вероятностный анализ оценивает вычислительную сложность алгоритмов, учитывая вероятностное распределение входных данных. Используется для […]
Вероятностный анализ алгоритмов Основы вероятностного анализа алгоритмов Вероятностный анализ оценивает вычислительную сложность алгоритмов, учитывая вероятностное распределение входных данных. Используется для […]
Конкурентный анализ (онлайн-алгоритм) Основы конкурентного анализа Конкурентный анализ оценивает производительность онлайн-алгоритмов по сравнению с оптимальными автономными алгоритмами. Алгоритм считается конкурентоспособным,
Алгоритм работы с внешней памятью Основы алгоритмов с внешней памятью Алгоритмы с внешней памятью обрабатывают данные, которые слишком велики для
Сглаженный анализ Определение сложности алгоритмов Сложность алгоритма — это время, необходимое для решения задачи. Сложность в наихудшем случае — это
Основная теорема (анализ алгоритмов) Основная теорема асимптотического анализа Основная теорема позволяет определить асимптотическую сложность рекурсивных алгоритмов. Используется для анализа алгоритмов,
Асимптотически оптимальный алгоритм Определение асимптотической оптимальности Асимптотически оптимальный алгоритм работает с постоянным коэффициентом хуже, чем наилучший возможный алгоритм для больших
Эмпирическая алгоритмика Основы эмпирической алгоритмики Эмпирическая алгоритмика сочетает разработку и тестирование алгоритмов. Алгоритмы анализируются поэтапно для улучшения их эффективности. Методы
Средняя сложность кейса Определение и история сложности Сложность в среднем случае — это среднее время выполнения алгоритма на множестве входных
Сложность в наихудшем случае Определение сложности алгоритма Сложность алгоритма измеряется временем, необходимым для выполнения задачи. Алгоритм с постоянной сложностью требует
Амортизированный анализ Основы амортизированного анализа Амортизированный анализ оценивает сложность алгоритмов, учитывая время и память. Анализ направлен на улучшение оценки наихудшего
Наилучший, наихудший и средний вариант Основы анализа алгоритмов В информатике наилучший, наихудший и средний варианты алгоритма отражают минимальное, максимальное и
Полуэкспоненциальная функция Полуэкспоненциальная функция является функциональным квадратным корнем из экспоненциальной функции. Если функция определяется стандартными арифметическими операциями, экспонентами, логарифмами и
Искусство компьютерного программирования Статья представляет собой список изданий книги «Искусство компьютерного программирования» и их содержание. Книга содержит множество разделов и
Обозначение большой буквы «О» Big O используется для описания асимптотического поведения функций. Обозначение big O игнорирует постоянные коэффициенты и эквивалентные
Детерминированный алгоритм Детерминизм в программировании описывает поведение алгоритма, которое определяется его текущим состоянием и не зависит от внешних факторов. Недетерминированные
Временная сложность Алгоритмы классифицируются по времени выполнения: линейное, квадратичное, полиномиальное, сверхполиномиальное и квазиполиномиальное. Полиномиальное время является синонимом «приемлемого», «выполнимого», «эффективного»
Рандомизированный алгоритм Рандомизированные алгоритмы используют случайность для решения задач. Рандомизированные алгоритмы могут быть детерминированными или иметь случайный выбор. Вероятность успешного
Алгоритмическая эффективность Вычислительная эффективность важна для оптимизации программ и алгоритмов. Показатели эффективности включают время выполнения и использование ресурсов памяти. Анализ
Анализ алгоритмов Анализ алгоритмов важен для определения их эффективности и влияния на производительность системы. Асимптотическая производительность алгоритмов обычно анализируется на
Вычислительная сложность Сложность алгоритмов определяется как количество операций, необходимых для решения задачи. Сложность алгоритмов может быть оценена с использованием различных