Сглаженный анализ

Сглаженный анализ Определение сложности алгоритмов Сложность алгоритма — это время, необходимое для решения задачи.  Сложность в наихудшем случае — это […]

Сглаженный анализ

  • Определение сложности алгоритмов

    • Сложность алгоритма — это время, необходимое для решения задачи. 
    • Сложность в наихудшем случае — это максимальное время, необходимое для решения задачи. 
    • Средняя сложность — это среднее время, необходимое для решения задач. 
  • Сглаженный анализ

    • Сглаженный анализ объединяет наихудший и средний случаи для получения более общих результатов. 
    • Сглаженная сложность учитывает вероятность возникновения сложных задач. 
    • Сглаженный анализ был разработан для улучшения эффективности алгоритмов, таких как симплексный метод. 
  • История и награды

    • Сглаженный анализ был награжден премией Геделя и Неванлинны. 
    • Статья, описывающая сглаженный анализ, получила премию Фулкерсона. 
  • Примеры

    • Симплексный метод имеет низкую сглаженную сложность, что делает его эффективным на практике. 
    • Алгоритмы локального поиска, такие как эвристика с двумя вариантами, имеют низкую сложность в наихудшем случае, но хорошую производительность на практике. 
  • Анализ возмущений

    • Сглаженный анализ учитывает вероятность возникновения сложных задач, моделируя входные данные с возмущениями. 
    • Примеры включают задачи коммивояжера и кластеризацию методом k-средних. 

Полный текст статьи:

Сглаженный анализ — Википедия

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх