1. Definição

notação matemática que descreve o limite superior do tempo de execução ou o uso de um espaço de algoritmo. É denotado como ou (f (n)) , onde f (n) é uma função que representa tempo ou espaço, dependendo do tamanho da entrada n .

2. Objetivo

Comparação de algoritmos
• : permite comparar algoritmos diferentes e escolher o mais eficiente para um determinado problema. escalabilidade
: ajuda a prever como um algoritmo se comportará quando a quantidade de dados aumentar.
• 3. Análise de complexidade

pior caso

!
• 4. Espaço vs. Tempo
• Complexidade temporária : refere -se ao tempo que leva para que um algoritmo seja executado.

: refere -se à quantidade de memória adicional que você usa. Você pode ter notações como

(espaço constante) ou
• (espaço linear). Exemplo:
• import timeit Importar matplotlib.pyplot como pLT Importar cprofile # O (1) Def Constant_time_operation (): retornar 42 # O (log n) Def logarithmic_time_operation (n): Contagem = 0 Enquanto n> 1: N // = 2 Contagem = 1 Contagem de retorno # Ou (n) def linear_time_operation (n): Total = 0 para i no intervalo (n): Total = i Retorno total # O (n log n) def linear_logarithmic_time_operation (n): Se n obrigado por ler !! Apóy me reagindo e opinião