algoritmlarning samaradorligini baholash – asimptotik murakkablik (big-o notation)

PPTX 15 pages 687.7 KB Free download

15 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 687.7 KB

File type PPTX

Pages 15

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 15

2 / 15

iylarini (worst-case) o(n log n) va o(n^2) kabi big-o belgilar yordamida tahlil qilish muhimdir. 3. misollar: turli algoritmlarning murakkabligi xotira murakkabligi algoritmning bajarilishi uchun ishlatiladigan xotira hajmini ifodalaydi, masalan, o(n) murakkablik n ta element uchun n hajmdagi xotira sarfini bildiradi. o(1) xotira murakkabligi konstant xotira sarfini anglatadi, ya'ni kiritish hajmidan qat'iy nazar, algoritm doimiy miqdordagi xotiradan foydalanadi, masalan, 100 bayt. rekursiv algoritmlarda xotira murakkabligi chaqiruvlar stekining chuqurligiga bog'liq bo'lib, ba'zi hollarda o(n) yoki hatto o(2^n) ga yetishi mumkin, bu esa chuqur rekursiya bilan bog'liq. 4. xotira murakkabligi vaqt murakkabligi algoritmning bajarilish vaqti kiritish hajmining o'sishiga qarab qanday o'zgarishini tavsiflaydi, masalan, o(n²) kvadrat murakkablik, o(log n) esa logarifmik murakkablikni bildiradi. o'rtacha holatdagi vaqt murakkabligi esa, turli xil kirish ma'lumotlari to'plamlari uchun algoritmning o'rtacha bajarilish vaqtini aks ettiradi va algoritmning amaliy samaradorligini ko'rsatadi. eng yomon holatdagi vaqt murakkabligi, algoritmning eng ko'p vaqt sarflaydigan kirish ma'lumotlari to'plami uchun bajarilish vaqtini aniqlaydi, bu esa …

3 / 15

ing qanday o'zgarishini ko'rsatadi. 6. algoritmlar samaradorligini baholash assimptotik tahlil algoritmning eng yomon holatdagi, o'rtacha holatdagi va eng yaxshi holatdagi ishlashini 1000, 100000 yoki undan ko'p kirish ma'lumotlar hajmi uchun taxmin qilish imkonini beradi. o(1), o(log n), o(n), o(n log n), o(n²), o(2ⁿ) kabi turli xil assimptotik murakkablik sinflari mavjud bo'lib, ular algoritm samaradorligining turli darajalarini ifodalaydi. assimptotik murakkablik algoritmning kirish ma'lumotlar hajmi o'sishi bilan bajarilish vaqti yoki xotira sarfini qanday o'zgarishini tavsiflaydi, masalan, o(n²) kvadrat murakkablikni bildiradi. 7. assimptotik murakkablik tushunchasi o(log n) murakkablikka ega ikkilik qidiruv algoritmi, 1 million elementli massiv ichida ma'lum bir elementni topish uchun taxminan 20 ta taqqoslashni talab qiladi, bu esa o(n) murakkablikdagi ketma-ket qidiruvga qaraganda ancha samaraliroqdir. katta o-notatsiyasi yordamida algoritmlarni tahlil qilish, 1000 ta elementli massivni saralashda o(n log n) murakkablikka ega bo'lgan merge sort algoritmining o(n²) murakkablikka ega bo'lgan bubble sort algoritmiga nisbatan ancha tezroq ishlashini aniqlashga imkon beradi. google-da qidiruv …

4 / 15

a, kichik n qiymati uchun farq sezilarli bo'lmasligi mumkin. 9. big o notatsiyasining cheklashlari o'rtacha holat, eng yomon va eng yaxshi holatlar orasidagi farq ba'zan juda katta bo'lishi mumkin, masalan, qidiruv algoritmlarida eng yomon holat o(n), o'rtacha o(n/2) va eng yaxshi o(1) bo'lishi mumkin. eng yomon holatda algoritm o(n²) murakkablikka ega boʻlishi mumkin, bu esa n ta elementli massiv uchun n² marta operatsiya bajarilishini bildiradi, o'rtacha holatda esa o(n log n) boʻlishi mumkin. algoritmlarni tahlil qilishda eng yaxshi holat kamdan-kam hollarda hisobga olinadi, chunki u algoritmning samaradorligini aniqlash uchun etarli ma'lumot bermaydi, lekin o(1) murakkablik ideal holat hisoblanadi. 10. eng yomon holat, o'rtacha holat va eng yaxshi holat theta (θ) notatsiyasi algoritmning o'rtacha holatdagi bajarilish vaqtini yoki xotira sarfini aniq ifodalaydi, bu esa o va ω chegaralarining o'rtasida joylashgan bo'ladi, masalan, θ(n log n). katta o (o) notatsiyasi algoritmning eng yomon holatdagi bajarilish vaqtini yoki xotira sarfini ifodalaydi, ya'ni n …

5 / 15

t image1.png image2.png image3.png image4.png image5.png image6.png image7.png image8.png image9.png image10.png image11.png image12.png image13.png

Want to read more?

Download all 15 pages for free via Telegram.

Download full file

About "algoritmlarning samaradorligini baholash – asimptotik murakkablik (big-o notation)"

clean aesthetic company profile algoritmlarning samaradorligini baholash – asimptotik murakkablik (big-o notation) by nigora reja: 1. big-o yozuvini qo’llash misollari 2. o’sishning asimptotik murakkabligi (big-o yozuvi) 3. algoritmlar samaradorligini baholashga kirish 1. xulosa algoritmlarni baholashda eng yomon holat senariysi (worst-case scenario) ko'pincha muhim ahamiyatga ega bo'lib, big-o yozuvi yordamida algoritmlarni o(n³) va o(n) kabi turli murakkablik sinflariga ajratish mumkin. big-o yozuvi algoritmlarni taqqoslashda vaqt murakkabligini ifodalash uchun ishlatiladi, masalan, o(n), o(n log n), o(n²) kabi ifodalar orqali 1000 ta element uchun algoritmning ishlash vaqtini aniqlash mumkin. amaliy dasturlarni ishlab chiqishda, xotira sarfi va vaqt murakkabligi kabi omillarni hisobga o...

This file contains 15 pages in PPTX format (687.7 KB). To download "algoritmlarning samaradorligini baholash – asimptotik murakkablik (big-o notation)", click the Telegram button on the left.

Tags: algoritmlarning samaradorligini… PPTX 15 pages Free download Telegram