たす計算複雑性理論と実です。

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/111426

  •  02-07-2019
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質問

っては、コース計算の複雑さいた印象を受けできないものにしました。

ことがございました間違いだったこの道をえます。どの複雑さ理論の助けですか？トンもの。

役に立ちましたか？

解決

O(1):平野をコードなタイルです。直流れます。ルックアップをルックアップテーブルはO(1)。

O(log(n)):効率よく最適化アルゴリズム例:バイナリーツリーアルゴリズムおよびバイナリを検索する通常な傷ついてしまう。くつろげる色調の落ち着ける雰囲気などございましたらおのアルゴリズムです。

O(n):グループ以上データです。痛みのための非常に大きい。

O(n*log(n)):るアルゴリズムは何らかの分割を征服戦略です。痛みは大きい。典型的な例マージソ

O(n-n):入れ子ループの並べ替えができます。痛みも小さい。共通のナイーブマトリクス計算が使えます。きを避けるためにはこのようなアルゴリズムが使用できます。

O(n^x x>2):ぽ建築を入れ子になった複数のタイルです。痛みのための非常に小さい。

O(x^n!悪い):掲示板(よく再帰的アルゴリズムによってお使いいプロダクションコードを除いて非常に制御された場合には、非常に小さなnが本当になります。計算時間とともに爆発n=n+1.

移動アルゴリズムからより高い複雑性クラスができるアルゴリズム。思いのフーリエ変換するO(n-n)のアルゴリズムが使用不可能と1960年代のハードウェアを除きる場合があるからです。その後CooleyおよびTukeyある巧妙な複雑さの削減による利用において計算値です。その広がりのFFTに信号処理を行います。のでもなぜスティーブ-ジョブズってフォーチュンのiPodです。

簡単な例:ナイーブCプログラマを書きこのようなループ：

for (int cnt=0; cnt < strlen(s) ; cnt++) {
  /* some code */
}

ことになるO(n-n)のアルゴリズムが実施strlen().入れ子ループへの乗算の複雑さの中の大O.O(n)内にはO(n)をO(n-n)O(n^3内にはO(n)をO(n^4).この例では、次precalculating文字列の長さは直ちに、ループへのO(n) ジョエルさん、どうもです。

しかし、複雑性クラスがすべてではありません。まあまのじゃく）がかわいらしのn.リワークするにはO(n*log(n))のアルゴリズムをO(n)ならば、数（直線的）に指示が大量により、熱しない）場合にnが小さいとにかく最適化しないバーンです。

他のヒント

なか体感することができます。んでソフトウェア開発のわずかな理解アルゴリズムの複雑になります。しか持てる知識の複雑さをが、この点は多くなく実現します。の二つのことについて学ぶことの複雑性を与えまして、ソフトウェア開発者を比較し非同様のアルゴリズムと同じものを並べ替えアルゴリズムのクラシックの例が多いですが自分で書など).に役立つ場合が多いものですがに、速やかにつなアルゴリズムです。

例えば、SQL.SQLを使用して、日々もあります。した場合は以下のクエリー、ご理解のクエリは異なる場合に要する経費は、すべ複雑になります。

SELECT User.*, COUNT(Order.*) OrderCount FROM User Join Order ON User.UserId = Order.UserId

ご検討の複雑さ、そうだって言ってくれましたO(n^2)特定のDBMS.な複雑性理論、人のいいテーブルスキャン。した場合は追加のインデックスのテーブル

CREATE INDEX ORDER_USERID ON Order(UserId)

そして、上記のクエリーがO(n log n)作用により起こることから大きな違いが大きなDBが少ならないのです。

という意見もあ複雑さの理論は不要かデータベースの仕事について正しいものの、複雑さの理論、言語を考えると話したアルゴリズムの働きます。

ほとんどの種類プログラミングの理論部分証明が有用しないでくだけの直感できる、すぐに"このアルゴリズムはO(n^2)を走らせることができませんのでこれらの百万のデータポイント".でも、最小の加工の大量のデータだけを走らせることになります。

考えを迅速に複雑さの理論は私にとって重要事業データ処理情報システム、グラフィックプログラミングの理解アルゴリズムです。が最も有益な教訓の切り替えができるCS研究との比較にどんは自分で勉強します。

コンピュータのないスマートも好きなことを突き詰めれするように指示しています。コンパイラ最適化コードを少しだしているのですがな最適化アルゴリズムヒトの脳の異なる理由を理解する必要がある大きなO.の検討を計算フィボナッチ数列.かしF(n)=F(n-1)+F(n-2)、はじめ1,1簡単に計算下記の番号のなかでは、リニアます。だいコンピュータで計算する算式に(再帰的に)するのではなく、リニア(少なくとも、欠かせます。なんか、私たちの脳を最適化アルゴリズムがコンパイラはできない。だから 作 の アルゴリズム なります。

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  • 理解executionalパターンやデータ構造とどのような影響を与えている時間はプログラムのニーズを仕上げ
  • 電車の心の中のスポットへの潜在的問題アルゴリズムができる非効率大規模データセット。や理解の結果のプロファイリング;
  • 学習-知的アルゴリズムによる低減その計算複雑;
  • お客様ご自身でご用意して面接の社)

そして非常に重要です。だから評価方法の長いアルゴリズムにつなげて行かれればと思い、それまで文書も遅い。について考えるとcompuational複雑さの書き込みアルゴリズムそれは、常に心がプラグインです。

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'あり'と'no'

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良い例と上司に知らせるいくつかのプログラムでの実証用の計算複雑性理論にこのボスはお願いできません。

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