algoritm murakkabligi

PPTX 20 sahifa 909,3 KB Bepul yuklash

20 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 909,3 KB

Fayl turi PPTX

Sahifalar 20

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 20

powerpoint presentation algoritm murakkabligi uzb asimptotik tahlil big o notation: bu ma'lumotlar ko'payishi bilan algoritmlar qanday harakat qilishini tavsiflovchi belgi. bu algoritmning eng yomon vaqt murakkabligini ifodalaydi. asimptotik tahlil: bu kirish ma'lumotlari cheksizlikka yaqinlashganda algoritmning xatti-harakatlarini tekshiradigan usul. bu bizga ma'lumotlar juda katta bo'lganda algoritmlar qanday ishlashini tushunishga yordam beradi. algoritmning murakkabligi: bu algoritmning har bir operatsiyasi necha qadam bo'lishini hisoblaydigan o'lchovdir. murakkablikning ikki turi mavjud: vaqt va xotira murakkabligi. vaqt murakkabligi algoritmni bajarish vaqtini, xotira murakkabligi esa u foydalanadigan xotira miqdorini bildiradi. katta o notatsiyasi big o notation: big o belgisi kompyuter fanida algoritm samaradorligini tavsiflash uchun ishlatiladi. kirish hajmi cheksizlikka yaqinlashganda, u algoritmning asimptotik eng yomon vaqt murakkabligini ko'rsatadi. algoritmning murakkabligi: algoritmning murakkabligi vazifani bajarish uchun algoritm tomonidan talab qilinadigan vaqt va makon resurslari miqdorini bildiradi. u odatda big o belgisi yordamida ifodalanadi, u kirish hajmi oshgani sayin algoritmning resurslardan foydalanish tezligini tavsiflaydi. asimptotik tahlil: asimptotik tahlil - …

2 / 20

n foydalanib, biz ũ(f(n)) = ũ(n^2) va ũ(g(n)) = ũ(n) ni yozishimiz mumkin. demak, n^2 f(n) uchun pastki chegara, n esa g(n) uchun pastki chegaradir katta omega belgisi (ō):ũ(f(n)) f(n) funksiyasining o'sish tezligining pastki chegarasini ifodalaydi. bu barcha n ≥ n0 uchun f(n) ≥ c g(n) bo'ladigan musbat c doimiysi va n0 butun soni mavjudligini ko'rsatadi katta teta yozuvi big theta notation: o(f(n))algoritmning vaqt murakkabligining yuqori va pastki chegaralarini tavsiflaydi, bu erda f(n) eng yomon va eng yaxshi holat murakkabliklarini ifodalaydi. algoritmning murakkabligi: o(n) chiziqli murakkablik algoritmning ishlash vaqti kirish hajmi n ga mutanosib ravishda oshib borishini bildiradi. kirish ikki baravar ko'payganda, ish vaqti taxminan ikki barobar ortadi. misol: bubble sort o(n^2)bubble sort kvadratik murakkablikka ega, ya'ni uning vaqt murakkabligi kirish hajmining kvadratiga proportsionaldir. kirish hajmi oshgani sayin, ish vaqti tezroq oshadi. o(1) o(1) algoritmik murakkablik:o(1) kirish hajmidan qat’iy nazar ishlash vaqti doimiy bo’lgan algoritmni bildiradi. kirish qancha vaqt bo'lishidan …

3 / 20

vaqt murakkabligi bilan algoritmlar koʻpincha ikkilik qidiruv, ikkilik daraxtlarda qidirish va saralash kabi boʻlish va bosib olish strategiyalaridan foydalanadi misollar ikkilik qidiruv algoritmi o(log n) murakkabligi misolidir. massivdagi elementni topish uchun algoritm massivning o'rtasini tekshiradi. agar element mavjud bo'lsa, algoritm tugaydi. aks holda, algoritm elementning qaysi yarmida ekanligini aniqlaydi va shu yarmida qidirishni davom ettiradi o(n) applicationso(n) algoritmlari kirish hajmi nisbatan kichik bo'lganda yoki ish vaqtini chiziqli oshirishga ruxsat berilganda qo'llaniladi. ushbu algoritmlar katta kirishlar uchun mos kelmasligi mumkin, chunki ularning ishlash muddati tez oshadi va tizim resurslarini iste'mol qilishi mumkin. inputo(n) algoritmining murakkabligi, kirish hajmi n ortishi bilan algoritmning ishlash vaqti chiziqli ravishda oshib borishini ko‘rsatadi. kirish hajmi ikki baravar ko'payganida algoritm taxminan ikki barobar uzoq ishlaydi. misollaro(n) murakkablikdagi umumiy algoritmlarga chiziqli qidiruv, saralash algoritmlari va daraxt operatsiyalari kiradi. ushbu algoritmlar kirish hajmining chiziqli funktsiyasi sifatida ishlaydi, ya'ni kirish ikki barobar ko'paytirilganda ularning ishlash vaqti taxminan ikki barobar ortadi. …

4 / 20

k qidiruv daraxtlarida qidirish jami sonlar toʻplamini saralash o(n^2): kvadratik vaqt murakkabligio(n^2) algoritmning murakkabligi kirish hajmiga qarab kvadratik ravishda oshishini bildiradi. ya'ni, kirish hajmi ikki baravar oshganda, algoritm vaqti to'rt barobar ortadi. ushbu murakkablik ko'pincha o'rnatilgan tsikllarni o'z ichiga olgan algoritmlarda ko'rinadi. misollar kvadrat murakkablikni ko'rsatadigan algoritmlarning ba'zi misollari qatorlarni qidirish, pufakchali tartiblash va tanlashni saralash algoritmlarini o'z ichiga oladi. ushbu algoritmlar kvadratik murakkablikni namoyon qiladi, chunki har bir kirish elementi uchun ular boshqa barcha elementlar bilan taqqoslashadi. algoritmning murakkabligialgoritmning murakkabligi algoritmning kirish hajmiga nisbatan qanchalik tez yoki sekin ishlashini o'lchaydi. odatda kirish hajmining funktsiyasi sifatida ifodalanadi. eng keng tarqalgan murakkablik sinflari: o(n), o(log n), o(n^2) va o(2^n). o(n^2) o(n^3) o(n^3) algoritmning murakkabligi: bu murakkablik algoritmning bajarilish vaqti kirish hajmi (n) kubiga mutanosib ekanligini bildiradi. juda katta kirishlar uchun bu algoritmlar juda sekin bo'lishi mumkin. ilovalar: o(n^3) murakkablikdagi algoritmlar odatda bir nechta oʻrnatilgan halqalarni oʻz ichiga olgan hisob-kitoblarda qoʻllaniladi. masalan, …

5 / 20

chik muammoni kichikroq kichik muammolarga ajratadi va natijalarni birlashtirish orqali umumiy yechimga erishadi. sales 1st qtr 2nd qtr 3rd qtr 4th qtr 35 25 20 15 omega(1) omega(1), algoritm murakkabligi: omega(1) algoritm murakkabligi belgilangan vaqt ichida ishlaydigan algoritmlar uchun eng yaxshi qo'llaniladi. bu shuni anglatadiki, algoritmning ishlash vaqti kirish hajmi oshgani sayin o'zgarmaydi omega(1): omega(1) algoritmining murakkabligi eng yaxshi holatda bir bosqichda bajariladigan algoritmlarga ishora qiladi. bu shuni anglatadiki, algoritm kirish hajmidan qat'i nazar, doimiy vaqt ichida ishlaydi. misol tariqasida, chiziqli qidiruvdan massiv ichida ma'lum bir qiymatni topish uchun foydalanish mumkin. algoritmning murakkabligi: algoritmning murakkabligi algoritm muammoni hal qilish uchun zarur bo'lgan hisoblash resurslari miqdorini o'lchaydi. odatda, u vaqt murakkabligi (algoritmni bajarish uchun zarur bo'lgan vaqt) va xotira murakkabligi (algoritm tomonidan talab qilinadigan xotira miqdori) bilan ifodalanadi. omega(log n) algoritmga misollar omega(log n) algoritmining tipik misollari ikkilik qidiruv va birlashtirish tartiblarini o'z ichiga oladi. ikkilik qidiruv tartiblangan massivdagi elementni topish …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 20 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"algoritm murakkabligi" haqida

powerpoint presentation algoritm murakkabligi uzb asimptotik tahlil big o notation: bu ma'lumotlar ko'payishi bilan algoritmlar qanday harakat qilishini tavsiflovchi belgi. bu algoritmning eng yomon vaqt murakkabligini ifodalaydi. asimptotik tahlil: bu kirish ma'lumotlari cheksizlikka yaqinlashganda algoritmning xatti-harakatlarini tekshiradigan usul. bu bizga ma'lumotlar juda katta bo'lganda algoritmlar qanday ishlashini tushunishga yordam beradi. algoritmning murakkabligi: bu algoritmning har bir operatsiyasi necha qadam bo'lishini hisoblaydigan o'lchovdir. murakkablikning ikki turi mavjud: vaqt va xotira murakkabligi. vaqt murakkabligi algoritmni bajarish vaqtini, xotira murakkabligi esa u foydalanadigan xotira miqdorini bildiradi. katta o notatsiyasi big o notation: big o belgisi kompy...

Bu fayl PPTX formatida 20 sahifadan iborat (909,3 KB). "algoritm murakkabligi"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: algoritm murakkabligi PPTX 20 sahifa Bepul yuklash Telegram