Imparare gli algoritmi

Capitolo 2. Analizzare gli algoritmi

Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: [e-mail]

In questo capitolo imparerai:

• Come utilizzare la notazione Big O per classificare le prestazioni degli algoritmi (in tempo o in memoria)

• Diverse classi di spettacolo, tra cui:

  • O(1) o costante

  • O(log N) o logaritmico

  • O(N) o lineare

  • O(N log N)¹

  • O(^N2) o quadratico

• Come l 'analisi asintotica stima in termini di N il tempo (o lo spazio di archiviazione) richiesto da un algoritmo per elaborare un'istanza di problema di dimensione N.

• Come lavorare con gli array i cui valori appaiono in ordine crescente e ordinato.

• L'algoritmo Binary Array Search per individuare i valori in un array ordinato.

Questo capitolo introduce la terminologia e la notazione utilizzata dai teorici e dai professionisti per modellare le prestazioni degli algoritmi in termini di prestazioni computazionali e di utilizzo delle risorse. Quando valuti le prestazioni runtime del tuo programma software, potresti essere perfettamente soddisfatto, nel qual caso puoi continuare a utilizzare l'applicazione così com'è. Ma se vuoi migliorare le prestazioni runtime, questo libro ti mostra da dove partire: dalle strutture dati e dagli algoritmi del programma. Ti troverai di fronte ad alcune domande specifiche:

Sto risolvendo un problema specifico nel modo più efficiente?

Potrebbero esistere altri algoritmi in grado di migliorare ...