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Vidéo: Qu'est-ce que la complexité temporelle dans la structure des données ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Complexité temporelle d'un algorithme quantifie la quantité de temps pris par un algorithme pour s'exécuter en fonction de la longueur de l'entrée. De même, l'espace complexité d'un algorithme quantifie la quantité d'espace ou de mémoire prise par un algorithme pour s'exécuter en fonction de la longueur de l'entrée.
A savoir aussi, que signifie la complexité temporelle ?
En informatique, le la complexité temporelle est la complexité de calcul qui décrit le montant de temps il faut pour exécuter un algorithme. Ainsi, le montant de temps prises et le nombre d'opérations élémentaires effectuées par l'algorithme sommes pris pour différer par au plus un facteur constant.
De plus, comment la complexité temporelle est-elle calculée ? Nous pouvons donc multiplier ou diviser par un facteur constant pour obtenir l'expression la plus simple. Donc 2N devient juste N. La métrique la plus courante pour le calcul complexité temporelle est la notation Big O. Cela supprime tous les facteurs constants de sorte que le fonctionnement temps peut être estimée par rapport à N lorsque N tend vers l'infini.
Sachez également, quels sont les différents types de complexité temporelle ?
Il existe différents types de complexités temporelles, vérifions donc les plus élémentaires
- Complexité en temps constant: O(1)
- Complexité temporelle linéaire: O(n)
- Complexité du temps logarithmique: O(log n)
- Complexité temporelle quadratique: O(n²)
- Complexité temporelle exponentielle: O(2^n)
Quelle est la complexité temporelle d'un algorithme expliquée avec un exemple ?
Comprendre les notations de Complexité temporelle avec Exemple Il indique le maximum requis par un algorithme pour toutes les valeurs d'entrée. Il représente le pire des cas complexité temporelle de l'algorithme . Omega(expression) est l'ensemble des fonctions qui croissent plus rapidement ou au même rythme que l'expression.
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