La teoria della complessità computazionale si concentra sulla classificazione dei problemi computazionali in base al loro utilizzo delle risorse e sul collegamento di queste classi tra loro. Un problema computazionale è un compito risolto da un computer. Un problema di calcolo è risolvibile mediante l'applicazione meccanica di passaggi matematici, come un algoritmo.
Cosa intendi per complessità dell'algoritmo?
La complessità di un algoritmo è una misura della quantità di tempo e/o spazio richiesta da un algoritmo per un input di una data dimensione (n).
Che cos'è la complessità algoritmica nella struttura dei dati?
La complessità algoritmica è una misura di quanto tempo impiegherebbe un algoritmo per essere completato dato un input di dimensione n. Se un algoritmo deve scalare, dovrebbe calcolare il risultato entro un limite di tempo finito e pratico anche per valori grandi di n. Per questo motivo, la complessità viene calcolata in modo asintotico quando n si avvicina all'infinito.
Perché la complessità algoritmica è importante?
Gli informatici utilizzano misure matematiche di complessità che consentono loro di prevedere, prima di scrivere il codice, la velocità di esecuzione di un algoritmo e la quantità di memoria necessaria. Tali previsioni sono guide importanti per i programmatori che implementano e selezionano algoritmi per applicazioni del mondo reale.
Come viene calcolata la complessità algoritmica?
Per ogni loop, scopriamo il tempo di esecuzione del blocco al suo interno e lo moltiplichiamo per il numero di volte che il programma faràripetere il ciclo. Tutti i loop che crescono proporzionalmente alla dimensione dell'input hanno una complessità temporale lineare O(n). Se si scorre solo metà dell'array, è ancora O(n).
