Cho dãy các số A = (3, 1, 0, 10, 13, 16, 9, 7, 5, 11].

a) Viết chương trình mô tả thuật toán tìm kiếm phần tử C = 9 của dãy trên. Tính thời gian chính xác thực hiện công việc tìm kiếm này.

b) Giả sử dây A ở trên đã được sắp xếp theo thứ tự tăng dần: A= [0,1,3,5,7,9,10,11,13, 16]. Viết chương trình tìm kiếm nhị phân để tìm kiếm phân tử C = 9, đo thời gian thực hiện thuật toán. So sánh với kết quả 1ìm kiếm ở câu a.

Các tiêu chí đánh giá tính hiệu quả của thuật toán hay chương trình giải một bài toán có thể khác nhau tùy vào mục đích và yêu cầu của dự án hoặc ứng dụng cụ thể. Dưới đây là một số thảo luận về các tiêu chí được đưa ra trong câu hỏi:

1. Tiêu chí thời gian chạy (runtime): Thời gian chạy của chương trình là một yếu tố quan trọng trong đánh giá tính hiệu quả của thuật toán hay chương trình. Nếu chương trình chạy nhanh, đáp ứng được yêu cầu về thời gian đối với ứng dụng cụ thể, thì đây là một tiêu chí quan trọng để đánh giá tính hiệu quả của chương trình.

2. Tiêu chí tiết kiệm bộ nhớ: Việc sử dụng bộ nhớ của chương trình cũng là một yếu tố quan trọng trong đánh giá tính hiệu quả của chương trình, đặc biệt là đối với các ứng dụng có yêu cầu về tài nguyên hạn chế. Nếu chương trình sử dụng ít bộ nhớ và đáp ứng được yêu cầu về tài nguyên, thì tiêu chí này cũng được coi là quan trọng.

3. Tiêu chí đơn giản, rõ ràng, dễ hiểu: Độ đơn giản, rõ ràng và dễ hiểu của chương trình cũng là một yếu tố quan trọng trong đánh giá tính hiệu quả của chương trình, đặc biệt là trong việc duy trì và phát triển sau này. Nếu chương trình được viết một cách đơn giản, rõ ràng và dễ hiểu, thì nó sẽ dễ dàng trong việc duy trì, nâng cấp, và áp dụng cho các tình huống khác nhau.

Hai tiêu chí đánh giá độ phức tạp tính toán quan trọng nhất là:

1. Thời gian thực thi (Runtime): Đây là thời gian mà chương trình hoặc thuật toán mất để thực hiện một nhiệm vụ hoặc tính toán. Thời gian thực thi là một tiêu chí quan trọng vì nó đo lường tốc độ hoạt động của chương trình, và đối với các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn hoặc thực hiện tính toán phức tạp, thời gian thực thi càng nhanh thì chương trình càng hiệu quả.

2. Độ phức tạp không gian (Space complexity): Đây là lượng bộ nhớ mà chương trình hoặc thuật toán sử dụng trong quá trình thực hiện nhiệm vụ hoặc tính toán. Độ phức tạp không gian cũng là một tiêu chí quan trọng vì nó đo lường khả năng sử dụng tài nguyên bộ nhớ của chương trình, và đối với các ứng dụng có yêu cầu về tài nguyên hạn chế, độ phức tạp không gian càng thấp thì chương trình càng hiệu quả.