Оглавление [Скрыть]
- 1 Асимптотически оптимальный алгоритм
- 1.1 Определение асимптотической оптимальности
- 1.2 Формальное определение асимптотической оптимальности
- 1.3 Примеры асимптотически оптимальных алгоритмов
- 1.4 Практическое применение асимптотической оптимальности
- 1.5 Непрактичность асимптотически оптимальных алгоритмов
- 1.6 Формальные определения асимптотической оптимальности
- 1.7 Ускорение алгоритмов
- 1.8 Рекомендации
- 1.9 Полный текст статьи:
- 2 Асимптотически оптимальный алгоритм — Википедия
Асимптотически оптимальный алгоритм
-
Определение асимптотической оптимальности
- Асимптотически оптимальный алгоритм работает с постоянным коэффициентом хуже, чем наилучший возможный алгоритм для больших входных данных.
- Используется обозначение big-O для описания асимптотической сложности алгоритмов.
-
Формальное определение асимптотической оптимальности
- Алгоритм является асимптотически оптимальным, если его время выполнения равно Ω(f(n)) и использует O(f(n)) ресурсов.
- Алгоритм может быть асимптотически оптимальным для одного ресурса, но не для другого.
-
Примеры асимптотически оптимальных алгоритмов
- Сортировка слиянием и сортировка кучей используют O(n log n) сравнений и являются асимптотически оптимальными.
- Групповая сортировка может сортировать N целых чисел за O(N) операций, если известно, что числа являются целыми числами из диапазона [1, N].
-
Практическое применение асимптотической оптимальности
- Асимптотически оптимальные алгоритмы могут быть полезны для достижения результатов, которые не могут быть значительно улучшены.
- Новые алгоритмы могут иметь преимущества, такие как повышение производительности или упрощение реализации.
-
Непрактичность асимптотически оптимальных алгоритмов
- Асимптотически оптимальные алгоритмы могут превосходить наиболее часто используемые методы только для больших входных данных.
- Они могут быть слишком сложными для понимания и реализации в практическом диапазоне размеров данных.
- Исходные данные могут иметь более эффективные алгоритмы или эвристические алгоритмы, которые работают эффективно.
-
Формальные определения асимптотической оптимальности
- Асимптотически оптимальный алгоритм решает задачу за время O(f(n)), где f(n) – нижняя граница времени выполнения.
- Алгоритм может использовать асимптотически оптимальное количество ресурсов, таких как время, пространство, случайные биты или процессоры.
-
Ускорение алгоритмов
- Отсутствие асимптотически оптимального алгоритма называется ускорением.
- Теорема Блюма об ускорении показывает, что некоторые алгоритмы могут быть ускорены искусственно.
- Вопрос о том, являются ли известные алгоритмы асимптотически оптимальными, остается открытым.
-
Рекомендации
- В статье упоминаются дополнительные темы, такие как проблема уникальности элемента и асимптотическая вычислительная сложность.