Mis veebilehti külastad? Anna Teada Sulge
Facebook Like
Küsitlus


Algoritmid (0)

1 Hindamata
Punktid
 
Säutsu twitteris
1.       Algoritm . Algoritmi  omadused. Keerukus . Ajalise keerukuse asümptoodiline hinnang. Erinevad keerukusklassid. 
Algoritm on mingi meetod probleemi lahendamiseks, mida saab realiseerida arvutiprogrammi abil. Algoritm peab olema 
määratud  nii  täpselt,  et  seda  suudaks  täita  isegi  arvuti.  Täidetavaid   samme   ei  tohi  olla  liiga  palju.  Algoritm  peab 
lahendama ülesande õigesti erinevate sisendandmete korral. 
Algoritmi 5 olulist omadust: 
1.    Lõplikkus. Algoritmi töö peab lõppema peale lõpliku arvu sammude läbimist. 
2.     Määratletus . Algoritmi iga samm peab olema rangelt  ja ühemõtteliselt  määratud iga juhu  jaoks. 
3.     Sisend . Algoritmil on sisendandmed, mille hulk võib olla null. 
4.    Väljund. Algoritmil on vastus(ed), millel on täpselt määratud seos sisendandmetega. 
5.    Efektiivsus  (tulemuslikkus).  Algoritm  peab  olema  nii  lihtne,  et  on  lõpliku  ajavahemiku  jooksul   pliiatsi   ja 
paberi abil täidetav. 
Algoritmi  keerukus  on  hinnang  sellele,  kuidas  algoritmi  poolt  esitatavad  nõudmised  ajale  muutuvad  näiteks  siis,  kui 
probleemi  mõõt  kasvab.  Keerukus  mõjutab  jõudlust,  kuid  mitte  vastupidi.  Ajaline  keerukus  –  hinnatakse  programmi 
tööaega.  Mahuline keerukus – hinnatakse programmi tööks kasutatava mälu mahtu. 
Ajalise keerukuse asümptoodiline hinnang (asümptoodiline hinnang efektiivsusele). Funktsiooni kasvukiiruse hinnang, 
kui  palju  kasvab  algoritmi   tööaeg   andmemahu  suurenemisel.  Reeglina  antakse  hinnang  halvima  juhu  jaoks  ja  tegelik 
tööaeg peaks olema parem.  Hinnangud  hakkavad kehtima alles andmehulga (N-i) suurte väärtuste korral. Algoritmi tööaja 
hindamiseks peab pöörama tähelepanu struktuurile. 
Keerukusklassid: 
1.    O(1) –  konstantne  keerukus (andmehulgast ei sõltu tööaeg, programmi  lauseid  täidetakse üks kord, tavaliselt 
lahendamiseks valem). 
2.    O(log n) – logaritmiline keerukus (tööaeg kasvab väga aeglaselt andmete kasvuga, lahendamine järkjärgulisel 
vähendamisel, tavaliselt logaritmi aluseks 2, kahendotsimine – otsitav piirkond aheneb igal  sammul  2x). 
3.    O(N) – lineaarne keerukus (elementide töötlemine, andmehulga kasvades 2x kasvab ka tööaeg 2x, lineaarne 
80% sisust ei kuvatud. Kogu dokumendi sisu näed kui laed faili alla

Logi sisse ja saadame uutele kasutajatele faili TASUTA e-mailile

Vasakule Paremale
Algoritmid #1 Algoritmid #2 Algoritmid #3 Algoritmid #4 Algoritmid #5 Algoritmid #6 Algoritmid #7 Algoritmid #8
Punktid 50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.
Leheküljed ~ 8 lehte Lehekülgede arv dokumendis
Aeg2015-10-01 Kuupäev, millal dokument üles laeti
Allalaadimisi 20 laadimist Kokku alla laetud
Kommentaarid 0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid
Autor EddieKnight Õppematerjali autor

Märksõnad

Mõisted


Kommentaarid (0)

Kommentaarid sellele materjalile puuduvad. Ole esimene ja kommenteeri


Sarnased materjalid

80
pdf
Algoritmid ja andmestruktuurid eksamiks kordamine
89
doc
Loogika ja programmeerimine
230
pdf
Programeerimise algkursus 2005-2006
282
pdf
Mikroprotsessortehnika
575
docx
Nimetu
69
doc
Matemaatika õpe erivajadustega lastele
1072
pdf
Logistika õpik
544
pdf
Mitmekeelne oskussuhtlus





Logi sisse ja saadame uutele kasutajatele
faili e-mailile TASUTA

Faili allalaadimiseks, pead sisse logima
või
Kasutajanimi / Email
Parool

Unustasid parooli?

UUTELE LIITUJATELE KONTO MOBIILIGA AKTIVEERIMISEL +50 PUNKTI !
Pole kasutajat?

Tee tasuta konto

Sellel veebilehel kasutatakse küpsiseid. Kasutamist jätkates nõustute küpsiste ja veebilehe üldtingimustega Nõustun