Câu hỏi:
20/04/2023 106
Cùng trao đổi và tìm hiểu cách phân loại thuật toán dựa trên độ phức tạp thời gian thuật toán.
Cùng trao đổi và tìm hiểu cách phân loại thuật toán dựa trên độ phức tạp thời gian thuật toán.
Sách mới 2k7: Tổng ôn Toán, Lí, Hóa, Văn, Sử, Địa…. kỳ thi tốt nghiệp THPT Quốc gia 2025, đánh giá năng lực (chỉ từ 110k).
Quảng cáo
Trả lời:
Giải bởi Vietjack
Thuật toán là một chuỗi các bước được thiết kế để giải quyết một vấn đề cụ thể. Một trong những yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu suất của một thuật toán là độ phức tạp thời gian, tức là thời gian mà thuật toán mất để thực thi dựa trên kích thước đầu vào của vấn đề. Phân loại thuật toán dựa trên độ phức tạp thời gian là một phương pháp được sử dụng phổ biến để đánh giá và so sánh hiệu suất của các thuật toán khác nhau. Dưới đây là một số phân loại chính dựa trên độ phức tạp thời gian của thuật toán:
-O(1) (độ phức tạp thời gian hằng số): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi không thay đổi theo kích thước đầu vào. Thời gian thực thi của thuật toán này là cố định, vì vậy độ phức tạp thời gian là hằng số. Ví dụ: Truy cập vào phần tử trong mảng có kích thước cố định.
-O(log n) (độ phức tạp thời gian logarithmic): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo logarit của kích thước đầu vào. Thuật toán này thường được sử dụng trong các bài toán tìm kiếm nhị phân, các thuật toán chia để trị, hoặc các thuật toán sắp xếp hiệu quả như QuickSort hoặc MergeSort.
-O(n) (độ phức tạp thời gian tuyến tính): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng tỷ lệ trực tiếp với kích thước đầu vào. Ví dụ: Duyệt qua từng phần tử trong mảng một lần.
-O(n^2) (độ phức tạp thời gian bậc hai): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo bình phương của kích thước đầu vào. Ví dụ: Thuật toán sắp xếp Bubble Sort, các thuật toán tìm kiếm không hiệu quả như Linear Search trong một mảng lồng nhau.
-O(n^k) (độ phức tạp thời gian bậc k): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo lũy thừa của kích thước đầu
Nhà sách VIETJACK:
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Câu 1:
Các lệnh và đoạn chương tình sau cần chạy trong bao nhiêu đơn vị thời gian?
Các lệnh và đoạn chương tình sau cần chạy trong bao nhiêu đơn vị thời gian?
Xem đáp án »
13/07/2024
1,191
Câu 2:
Xác định độ phức tạp thời gian cho chương trình sau:
n = 1000
s = 0
for i in range (n);
s = s + i*(i+1)
print (s)
Xem đáp án »
13/07/2024
1,173
Câu 3:
Xác định độ phức tạp thời gian tính toán cho chương trình sau:
n = 1000
sum = 0
i = 1
while i <n;
i = i*2
sum = sum + 1
print (sum)
Xác định độ phức tạp thời gian tính toán cho chương trình sau:
n = 1000
sum = 0
i = 1
while i <n;
i = i*2
sum = sum + 1
print (sum)
Xem đáp án »
13/07/2024
966
Câu 4:
Khẳng định "Trong mọi chương trình chỉ có đúng một phép toán tích cực" là đúng hay sai?
Khẳng định "Trong mọi chương trình chỉ có đúng một phép toán tích cực" là đúng hay sai?
Xem đáp án »
13/07/2024
783
Câu 5:
Tính độ phức tạp của các hàm thời gian sau:
a) T(n) = 2n(n - 2) + 4.
b) T(n) = n3 + 5n - 3.
Tính độ phức tạp của các hàm thời gian sau:
a) T(n) = 2n(n - 2) + 4.
b) T(n) = n3 + 5n - 3.
Xem đáp án »
13/07/2024
604
Câu 6:
Áp dụng các quy tác trên để tính độ phức tạp của các hàm thời gian sau:
a) T(n) = n3 + nlogn + 2n + 1.
b) T(n) = 3n4 + 2n2logn + 10.
Áp dụng các quy tác trên để tính độ phức tạp của các hàm thời gian sau:
a) T(n) = n3 + nlogn + 2n + 1.
b) T(n) = 3n4 + 2n2logn + 10.
Xem đáp án »
13/07/2024
478
Câu 7:
Xác định độ phức tạp thời gian của thuật toán sắp xếp chọn đã được học trong bài 21.
Xác định độ phức tạp thời gian của thuật toán sắp xếp chọn đã được học trong bài 21.
Xem đáp án »
13/07/2024
386
về câu hỏi!