| rdfs:comment
| - Inom datavetenskapen är tidskomplexitet beräkningskomplexiteten för en algoritm mätt i tid. Tidskomplexitet beräknas genom att man estimerar tidskostnaden för de elementära operationer som krävs i en algoritm. Vanligtvis beror antalet steg på hur stort problemstorleken är, det vill säga indatastorlek, varför man uttrycker tidskomplexitet som en funktion av problemstorleken. Ofta är olika typer av probleminstanser svårare eller lättare för en algoritm. Om så är fallet kan man gör en bästa fallet-analys, en värsta fallet-analys eller en genomsnittsanalys. (sv)
- 在计算机科学中，算法的时间复杂度（Time complexity）是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。例如，如果一个算法对于任何大小为 n （必須比 n0 大）的输入，它至多需要 5n3 + 3n 的时间运行完毕，那么它的渐近时间复杂度是 O(n3)。 為了計算時間複雜度，我們通常會估計算法的操作單元數量，每個單元執行的時間都是相同的。因此，總運行時間和算法的操作單元數量最多相差一个常量系数。 相同大小的不同輸入值仍可能造成算法的執行時間不同，因此我們通常使用算法的，記為 T(n) ，定義為任何大小的輸入 n 所需的最大執行時間。另一種較少使用的方法是，通常有特別指定才會使用。時間複雜度可以用函數 T(n) 的自然特性加以分類，舉例來說，有著 T(n) = O(n) 的算法被稱作「線性時間算法」；而 T(n) = O(Mn) 和 Mn= O(T(n)) ，其中 M ≥ n > 1 的算法被稱作「指數時間算法」。 (zh)
- في علم الحاسوب، يعتبر تعقيد الوقت هو التعقيد الحسابي الذي يقيس أو يقدر الوقت المستغرق لتشغيل خوارزمية. عادةً ما يتم تقدير تعقيد الوقت من خلال حساب عدد العمليات الأولية التي تقوم بها الخوارزمية، بافتراض أن العملية الأولية تستغرق وقتًا ثابتًا لأداءها. وبالتالي، فإن مقدار الوقت المستغرق وعدد العمليات الأولية التي تقوم بها الخوارزمية يختلفان على الأكثر بعامل ثابت. في كلتا الحالتين، يتم التعبير عن تعقيد الوقت بشكل عام كدالة لحجم المدخلات. بت (ar)
- Při řešení úloh pomocí výpočetní techniky musíme mít nástroj, kterým dokážeme porovnat efektivitu a rychlost vykonávání jednotlivých algoritmů. Pro tento účel byly zavedeny pojmy asymptotická složitost a operační náročnost algoritmu. Používaný zápis znamená, že náročnost algoritmu je menší než , kde a jsou vhodně zvolené konstanty a je veličina popisující velikost vstupních dat. Zanedbáváme tedy multiplikativní i aditivní konstanty, tzn. . Zajímá nás jen chování funkce pro velké hodnoty . (cs)
- Unter der Zeitkomplexität eines Problems wird in der Informatik die Anzahl der Rechenschritte verstanden, die ein optimaler Algorithmus zur Lösung dieses Problems benötigt, in Abhängigkeit von der Länge der Eingabe. Man spricht hier auch von der asymptotischen Laufzeit und meint damit, in Anlehnung an eine Asymptote, das Zeitverhalten des Algorithmus für eine potenziell unendlich große Eingabemenge. Es interessiert also nicht der Zeitaufwand eines konkreten Programms auf einem bestimmten Computer, sondern viel mehr, wie der Zeitbedarf wächst, wenn mehr Daten zu verarbeiten sind, also z. B. ob sich der Aufwand für die doppelte Datenmenge verdoppelt oder quadriert (Skalierbarkeit). Die Laufzeit wird daher in Abhängigkeit von der Länge n der Eingabe angegeben und für immer größer werdende n a (de)
- En informática, la complejidad temporal es la complejidad computacional que describe la cantidad de tiempo que lleva ejecutar un algoritmo. La complejidad temporal se estima comúnmente contando el número de operaciones elementales realizadas por el algoritmo, suponiendo que cada operación elemental requiere una cantidad fija de tiempo. Por lo tanto, la cantidad de tiempo necesario y el número de operaciones elementales realizadas por el algoritmo difieren en un factor constante como máximo. (es)
- En algorithmique, la complexité en temps est une mesure du temps utilisé par un algorithme, exprimé comme fonction de la taille de l'entrée. Le temps compte le nombre d'étapes de calcul avant d'arriver à un résultat. La complexité en temps étant la mesure la plus courante en algorithmique, on parle parfois simplement de la complexité d'un algorithme, mais il existe d'autres mesures comme la complexité en espace. (fr)
- In computer science, the time complexity is the computational complexity that describes the amount of computer time it takes to run an algorithm. Time complexity is commonly estimated by counting the number of elementary operations performed by the algorithm, supposing that each elementary operation takes a fixed amount of time to perform. Thus, the amount of time taken and the number of elementary operations performed by the algorithm are taken to be related by a constant factor. (en)
- In informatica, la complessità temporale di un algoritmo quantifica la quantità di tempo impiegata da un algoritmo a essere eseguito in funzione della lunghezza della stringa che rappresenta l'input:226. La complessità temporale di un algoritmo è espressa comunemente usando la notazione O-grande, che esclude i coefficienti e i termini di ordine inferiore. Quando è espressa in questo modo, si dice che la complessità temporale è descritta asintoticamente, ossia, quando la dimensione degli input va a infinito. Ad esempio, se il tempo richiesto da un algoritmo su tutti gli input di dimensione n è al massimo 5n3 + 3n, la complessità temporale asintotica è O(n3). (it)
- ( 러닝 타임은 여기로 연결됩니다. 매체의 재생·상영 시간에 대해서는 러닝 타임 (매체) 문서를 참고하십시오.) 계산 복잡도 이론에서 시간 복잡도는 문제를 해결하는데 걸리는 시간과 입력의 함수 관계를 가리킨다. 컴퓨터과학에서 알고리즘의 시간복잡도는 입력을 나타내는 문자열 길이의 함수로서 작동하는 알고리즘을 취해 시간을 정량화하는 것이다. 알고리즘의 시간복잡도는 주로 빅-오 표기법을 사용하여 나타내며, 이 빅-오 표기법은 계수와 낮은 차수의 항을 제외시키는 방법이다. 이런 방식으로 표현할 때, (예를 들면, 입력 크기를 무한대로 입력하여) 시간복잡도를 점근적으로 묘사한다고 말한다. 예시로서, 만약 크기 n의 모든 입력에 대한 알고리즘에 필요한 시간이 최대 (어떤 n0보다 크지 않은 모든 n에 대하여) 5n3 + 3n의 식을 가진다면, 이 알고리즘의 점근적 시간 복잡도는 O(n3)이라고 할 수 있다. 시간 복잡도는 기본적인 연산을 수행하는데에 어떤 고정된 시간이 걸릴 때, 알고리즘에 의해서 수행되는 기본 연산의 개수를 세어 예측할 수 있다. 그러므로 걸리는 시간의 총량과 알고리즘에 의해 수행되는 기본적인 연산의 개수는 최대 상수 인자만큼 다르다. (ko)
- Часова складність алгоритму в комп'ютерних науках є обчислювальною складністю алгоритму, яка описує час потрібний для виконання алгоритму. Вона зазвичай визначається шляхом підрахунку кількості елементарних операцій, виконуваних алгоритмом, при цьому вважають, що кожна елементарна операція виконується за фіксовану кількість часу. Таким чином, кількість часу і кількість елементарних операцій, необхідних для виконання алгоритму, відрізняються постійним множником. (uk)
- В информатике временна́я сложность алгоритма определяется как функция от длины строки, представляющей входные данные, равная времени работы алгоритма на данном входе. Временная сложность алгоритма обычно выражается с использованием нотации «O» большое, которая учитывает только слагаемое самого высокого порядка, а также не учитывает константные множители, то есть коэффициенты. Если сложность выражена таким способом, говорят об асимптотическом описании временной сложности, то есть при стремлении размера входа к бесконечности. Например, если существует число , такое, что время работы алгоритма для всех входов длины не превосходит , то временную сложность данного алгоритма можно асимптотически оценить как . (ru)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)