Computationele complexiteitstheorie richt zich op het classificeren van computationele problemen op basis van hun gebruik van hulpbronnen, en het relateren van deze klassen aan elkaar. Een rekenprobleem is een taak die door een computer wordt opgelost. Een rekenprobleem kan worden opgelost door mechanische toepassing van wiskundige stappen, zoals een algoritme.
Wat bedoel je met complexiteit van algoritmen?
Complexiteit van een algoritme is een maat voor de hoeveelheid tijd en/of ruimte die een algoritme nodig heeft voor een invoer van een bepaalde grootte (n).
Wat is algoritmische complexiteit in datastructuur?
Algoritmische complexiteit is een maatstaf voor hoe lang het duurt voordat een algoritme is voltooid, gegeven een invoer met de grootte n. Als een algoritme moet schalen, moet het het resultaat binnen een eindige en praktische tijdslimiet berekenen, zelfs voor grote waarden van n. Om deze reden wordt complexiteit asymptotisch berekend als n oneindig nadert.
Waarom is algoritmische complexiteit belangrijk?
Computerwetenschappers gebruiken wiskundige maten van complexiteit waarmee ze kunnen voorspellen hoe snel een algoritme zal werken en hoeveel geheugen het nodig heeft, voordat ze de code schrijven. Dergelijke voorspellingen zijn belangrijke richtlijnen voor programmeurs die algoritmen implementeren en selecteren voor toepassingen in de echte wereld.
Hoe wordt de algoritmische complexiteit berekend?
Voor elke lus vinden we de looptijd van het blok erin en vermenigvuldigen met het aantal keren dat het programma zalherhaal de lus. Alle lussen die proportioneel groeien met de invoergrootte hebben een lineaire tijdcomplexiteit O(n). Als je maar door de helft van de array loopt, is dat nog steeds O(n).
