2017-11-25 19 views
2

私は2つのアルゴリズムとBig Oh効率を比較しようとしています。私は、あるアルゴリズムが他のアルゴリズムより効率的になるnの値を見つけようとしています。有益な例やリソースは大きな助けになります。どのように1つのアルゴリズムが他のアルゴリズムよりも優先されるでしょうか?

+1

Big-Oはこれについて何も教えてくれません。「n」は値を入力できるパラメータではありません。 –

+1

ベンチマークを実行します。計算機の違いから正確な数学はうまくいきません... – Fureeish

+0

Big Oh –

答えて

1

アルゴリズムのBigOの複雑さ以上のことを知る必要があります.1つのアルゴリズムが別のアルゴリズムよりも効率的になる点を正確に判断するには、それらが異なる低次の項と定数を持ち、より悪いBigO特性は、より良い下位項\定数を有する。しかし、通常は近似で十分です。

アルゴリズムのランタイムの複雑さは、入力サイズの規模が大きくなるという問題に対処する際に使用するツールです。

実証的パフォーマンスのプロファイリングは、小さな入力を構成するどのような一般的に小さな入力を伴う高周波を扱う、反復的な問題*

(*)を使用するためのツールであるが関与アルゴリズムの複雑さに依存します。たとえば、旅行セールスマンの問題では、サイズ5の入力は小さく、サイズ15の入力は巨大です。ソートのためには、20個の要素は小さく、20000個は大きく、2000000個は巨大であると考えられます。

関連する問題