Quelle est la signification du temps polynomial ?
les problèmes de calcul … peuvent être résolus en « temps polynomial », ce qui signifie qu’un algorithme existe pour sa solution tel que le nombre d’étapes de l’ algorithme est limité par une fonction polynomiale de n, où n correspond à la longueur de l’entrée pour le problème.
Est-ce que 2 n est un temps polynomial ?
Le polynôme est f( n ) = n ^ 2 . D’autre part, O( 2 ^ n ) est le temps exponentiel , où la fonction exponentielle implicite est f( n ) = 2 ^ n . La différence est de savoir si la fonction de n place n dans la base d’une exponentiation, ou dans l’exposant lui-même.
Comment savoir si quelque chose est un temps polynomial ?
Un algorithme est dit avoir une complexité temporelle polynomiale si son temps d’exécution dans le pire des cas Tworst(n) pour une entrée de taille n est majoré par un polynôme p(n) pour n≥n0 suffisamment grand. Par exemple, si le temps d’exécution le plus défavorable d’ un algorithme est Tworst(n)∈O(2n4+5n3+6), alors l’ algorithme a une complexité temporelle polynomiale .
Est-ce en temps polynomial ?
Un algorithme est dit de temps polynomial si son temps d’exécution est majoré par une expression polynomiale de la taille de l’entrée de l’ algorithme , c’est-à-dire T(n) = O(nk) pour une constante positive k.
NK est-il un polynôme ?
3 réponses. Un algorithme est polynomial (a un temps d’exécution polynomial ) si pour un k ,C>0, son temps d’exécution sur des entrées de taille n est au plus C nk . De manière équivalente, un algorithme est polynomial si pour un certain k >0, son temps d’exécution sur des entrées de taille n est O( nk ).
Le temps polynomial NK est-il ?
Temps d’ exécution polynomial Un algorithme est dit résoluble en temps polynomial si le nombre d’étapes nécessaires pour terminer l’ algorithme pour une entrée donnée est O( nk ) pour un entier non négatif k , où n est la complexité de l’entrée.
O 1 est-il meilleur que ON ?
Un algorithme qui est O ( 1 ) avec un facteur constant de 10000000 sera significativement plus lent qu’un algorithme O ( n ) avec un facteur constant de 1 pour n < 10000000. Un exemple est l’ algorithme O ( 1 ) consomme beaucoup de mémoire alors que le O ( n ) ne le fait pas. Et la mémoire est plus importante pour vous que les performances.
Quel est le meilleur ON ou O log n ?
Il est clair que log ( n ) est plus petit que n donc l’algorithme de complexité O ( log ( n )) est meilleur . Comme ce sera beaucoup plus rapide . O ( logn ) signifie que le temps d’exécution maximal de l’algorithme est proportionnel au logarithme de la taille de l’entrée.
Comment mesure-t-on la complexité ?
Complexité comme structure et information. Une façon simple de quantifier la complexité sur une base structurelle serait de compter le nombre de composants et/ou d’interactions au sein d’un système.