N 2 est-il un temps polynomial ?
O( n ^ 2 ) est le 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.
Quelle est la signification de la complexité polynomiale en temps ?
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.
L’ONN est-il un temps polynomial ?
3 réponses. Un algorithme est polynomial (a un temps d’exécution polynomial ) si pour un certain k,C>0, son temps d’exécution sur des entrées de taille n est au plus C n k. 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 ( n k).
Le polynôme ONK 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.
N est-il un polynôme factoriel ?
Non. Le temps factoriel n’est pas un temps polynomial . Le temps polynomial signifie normalement une équation de la forme O( N k), où N = nombre d’éléments en cours de traitement et k = une constante.
Est-ce que O 1 est un temps polynomial ?
La difficulté générale (ou le coût en termes de temps passé) d’un calcul peut être caractérisée par la complexité, avec O ( 1 ) étant le plus rapide/moins cher, puis le temps polynomial , plus l’exposant est faible, mieux c’est, puis exponentiel et factoriel et le temps réellement problèmes difficiles.
Est-ce un polynôme à temps constant ?
Le temps polynomial décrit tout temps d’exécution qui n’augmente pas plus vite que nkn^k nkn, start superscript, k, end superscript, qui inclut le temps constant ( n 0 n^0 n0n, start superscript, 0, end superscript), le temps logarithmique ( log 2 n log_2{n} log2nlog, start base, 2, end base, n), temps linéaire ( n 1 n^1 n1n, start …
Qu’est-ce que la complexité spatiale constante ?
o (1) la complexité de l’espace signifie que la quantité de mémoire que vous utilisez est constante et ne dépend pas des données qu’elle traite, plus d’informations ici
Quelle est l’importance de la complexité de l’espace ?
Dans le monde réel, les développeurs d’applications sont liés par la mémoire physique des systèmes sur lesquels ils ont l’intention de s’exécuter. C’est là que la complexité de l’espace devient importante , car nous ne voulons jamais exécuter une fonction ou un processus qui dépasse la quantité d’ espace dont dispose le système à un moment donné.
Qu’est-ce que la complexité de l’espace O 1 ?
une complexité spatiale de O ( 1 ) signifie que l’ espace requis par l’algorithme pour traiter les données est constant ; il n’augmente pas avec la taille des données sur lesquelles l’algorithme opère.
Qu’est-ce que la complexité de l’espace ?
La complexité spatiale de O ( n ) signifie que pour chaque élément d’entrée, il peut y avoir jusqu’à un nombre fixe de k octets alloués, c’est-à-dire que la quantité de mémoire nécessaire pour exécuter l’algorithme ne croît pas plus vite que linéairement à k * N .
Quelle est la complexité spatiale du code suivant ?
La boucle externe itérera i=0 à i=N-1 , qui est un total de N instructions qui est O(N). Puisque vous avez également une boucle interne qui itérera à nouveau de j=i+1 à j=N-1 pour chaque i . Par conséquent, la complexité temporelle sera O(N^2) .
Qu’est-ce que la complexité spatiale et la complexité temporelle ?
La complexité temporelle est une fonction décrivant le temps qu’un algorithme prend en termes de quantité d’entrées dans l’algorithme. … La complexité de l’espace est une fonction décrivant la quantité de mémoire ( espace ) qu’un algorithme prend en termes de quantité d’entrées dans l’algorithme.
Qu’est-ce que l’algorithme et la complexité ?
La complexité (de calcul) d’un algorithme est une mesure de la quantité de ressources informatiques (temps et espace) qu’un algorithme particulier consomme lorsqu’il s’exécute.
La complexité de l’espace inclut-elle les entrées ?
La complexité de l’espace comprend à la fois l’espace auxiliaire et l’espace utilisé par l’entrée .