कम्प्यूटेशनल जटिलता सिद्धांत कम्प्यूटेशनल समस्याओं को उनके संसाधन उपयोग के अनुसार वर्गीकृत करने और इन वर्गों को एक दूसरे से संबंधित करने पर केंद्रित है। एक कम्प्यूटेशनल समस्या एक कंप्यूटर द्वारा हल किया गया कार्य है। एक गणना समस्या गणितीय चरणों के यांत्रिक अनुप्रयोग द्वारा हल की जा सकती है, जैसे कि एल्गोरिथम।
एल्गोरिदम जटिलता से आप क्या समझते हैं?
एल्गोरिदम की जटिलता किसी दिए गए आकार के इनपुट के लिए एल्गोरिथम द्वारा आवश्यक समय और/या स्थान की मात्रा का माप है (n)।
डेटा संरचना में एल्गोरिथम जटिलता क्या है?
एल्गोरिदमिक जटिलता इस बात का माप है कि आकार n के इनपुट को देखते हुए एक एल्गोरिथम को पूरा करने में कितना समय लगेगा। यदि किसी एल्गोरिथम को स्केल करना है, तो उसे n के बड़े मानों के लिए भी सीमित और व्यावहारिक समय सीमा के भीतर परिणाम की गणना करनी चाहिए। इस कारण से, जटिलता की गणना अस्वाभाविक रूप से की जाती है क्योंकि n अनंत तक पहुंचता है।
एल्गोरिदम जटिलता क्यों महत्वपूर्ण है?
कंप्यूटर वैज्ञानिक जटिलता के गणितीय उपायों का उपयोग करते हैं जो उन्हें भविष्यवाणी करने की अनुमति देते हैं, कोड लिखने से पहले, एक एल्गोरिथ्म कितनी तेजी से चलेगा और कितनी मेमोरी की आवश्यकता होगी। इस तरह की भविष्यवाणियां वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए एल्गोरिदम को लागू करने और चुनने वाले प्रोग्रामर के लिए महत्वपूर्ण मार्गदर्शक हैं।
एल्गोरिदम जटिलता की गणना कैसे की जाती है?
किसी भी लूप के लिए, हम उनके अंदर ब्लॉक के रनटाइम का पता लगाते हैं और इसे प्रोग्राम की संख्या से गुणा करते हैं होगालूप दोहराएं। इनपुट आकार के आनुपातिक रूप से बढ़ने वाले सभी लूपों में रैखिक समय जटिलता O(n) होती है। यदि आप केवल आधे सरणी के माध्यम से लूप करते हैं, तो वह अभी भी O(n) है।
