] 1. Определение

математическая нотация, которая описывает верхний предел времени выполнения или использование пространства алгоритма. Он обозначается как или (f (n)) , где f (n) является функцией, которая представляет время или пространство в зависимости от входного размера n .

] 2. Цель

]

сравнение алгоритмов
• : позволяет сравнивать различные алгоритмы и выбирать наиболее эффективные для данной проблемы. ] масштабируемость
: это помогает предсказать, как будет вести себя алгоритм, когда объем данных увеличится.
• ] ] 3. Анализ сложности ]
]

худший случай

]
• лучший случай и средний случай : хотя они важны, они используются реже для Big O.
]
• ] 4. Пространство против Время ] ]
]

: это относится к времени, которое требуется для алгоритма для выполнения.

пространственная сложность
• : относится к количеству дополнительной памяти, которую вы используете. У вас могут быть уступки, такие как или (1) (постоянное пространство) или
(линейное пространство).
• ] Пример: ] импорт Timeit Импорт matplotlib.pyplot как plt Импорт Cprofile # O (1) Def Constant_time_operation (): возврат 42 # O (log n) Def logarithmic_time_operation (n): Count = 0 В то время как n> 1: N // = 2 Счет = 1 возврат count # Или (n) def linear_time_operation (n): Всего = 0 для я в диапазоне (n): Всего = i Общая доходность # O (n log n) def linear_logarithmic_time_operation (n): Если n ]

]
]