Введение в теорию алгоритмов
Определения
Вычислительная сложность алгоритма
Градации сложности
Градации сложности
Алгоритмы
Предварительные замечания
Последовательный поиск в одномерном списке
Бинарный поиск в одномерном списке
Бинарный поиск в одномерном списке
Бинарный поиск в одномерном списке
Сортировка одномерного списка: метод «пузырька»
Сортировка одномерного списка: метод «пузырька»
Сортировка одномерного списка: метод подсчета
Устойчивость сортировки
Python: встроенные методы сортировки
Python: встроенные методы сортировки
Оценки времени выполнения (бенчмарки)
Полезные ссылки
Лекция окончена Спасибо за внимание 
261.46K

13 ТА_Заоч_2025

1. Введение в теорию алгоритмов

2. Определения

Теория алгоритмов—наука, изучающая общие свойства и
закономерности алгоритмов и формальные модели их представления.
Задачи теории алгоритмов :
• доказательство алгоритмической разрешимости / неразрешимости
задач
• анализ сложности алгоритмов
• классификация алгоритмов
• разработка критериев оценки качества алгоритмов

3. Вычислительная сложность алгоритма

Теория сложности, являясь частью теории вычислений, изучает ресурсы
или стоимость вычислений, необходимые для выполнения поставленной
проблемы.
Вычислительная сложность алгоритма—это функция, определяющая
зависимость объёма работы, выполняемой некоторым алгоритмом, от
свойств входных данных.
Время определяется количеством элементарных шагов, необходимых
для решения проблемы, тогда как пространство определяется объёмом
памяти или места на носителе данных.
Целью анализа трудоёмкости алгоритмов является нахождение
оптимального алгоритма для решения данной задачи.
Критерии оптимальности могут быть различными (память, время и др.)

4. Градации сложности

English     Русский Правила