როგორ განსაზღვრავ დროის სირთულეს ალგორითმისთვის?

ალგორითმის დროითი სირთულების განსაზღვრა ჩვეულებრივ ხდება მისი ოპერაციების რაოდენობის ანალიზით, რომელიც დამოკიდებულია შემოსვლის მონაცემების ზომაზე (საშუალოდ ნით აღნიშნული).

ძირითადი მეთოდები:

1. ანალიტიკური მიდგომა — ალგორითმის კოდის შესწავლა და ძირითადი ოპერაციების რაოდენობის გამოთვლა ნის დამოკიდებულებით. მაგალითად, თუ არსებობს შიგნიდან შიგნით ციკლი, რომელიც გადის ნ ელემენტს, სირთულე იქნება დაახლოებით O(n²).

2. "Big O" ნოტაციის გამოყენება — ალგორითმის ასიმპტოტიკური ქცევის შეფასება, გამოტოვებით კონსტანტებს და ნაკლებად მნიშვნელოვანი წევრებს.

3. გამოცდილებითი მიდგომა — ალგორითმის შესრულების დროის გაზომვა სხვადასხვა ზომის შემოსვლის მონაცემებით და დროის დამოკიდებულების გრაფიკის შექმნა ნ-ის მიმართ, რათა ემპირიულად განსაზღვროს სირთულე.

ანალიტიკური განსაზღვრის მაგალითი:

def მაგალითი(მონაცემები):
    for i in range(len(მონაცემები)):
        for j in range(len(მონაცემები)):
            print(მონაცემები[i], მონაცემები[j])

აქ, ორი შიგნიდან შიგნით ციკლი ნ ელემენტზე, ამიტომ დროითი სირთულე დაახლოებით O(n²) იქნება.

ამიტომ, დროითი სირთულეების განსაზღვრისთვის მნიშვნელოვანია להבין, როგორ იზრდება ოპერაციების რაოდენობა მონაცემების ზომის ზრდასთან ერთად.