algoritmlar va ularning xossalarini o'rganish usullari

PPTX 20 стр. 2,2 МБ Бесплатная загрузка

20 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 2,2 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 20

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 20

powerpoint presentation algoritmlar va ularning xossalarini o'rganish usullari islomova farangiz 1. algoritmlarni o'rganish usullari 2. algoritmlar xossalarini tahlil qilish 3. algoritmlarni taqqiyoslash va baholash reja: amaliy tajribalar amaliy tajribalar natijalari shuni ko'rsatdiki, 3 ta algoritm (a, b va c) ning o'rtacha bajarilish vaqti 0.5 sekunddan 15 sekundgacha o'zgarib turgan bo'lsa, xotira sarfi esa 1 mb dan 100 mb gacha farq qilgan. amaliy tajribalar jarayonida 100 dan ortiq algoritmni 5 turli ma'lumotlar to'plami (toshkent, samarqand va buxoro shaharlaridan olingan) yordamida sinab ko'rish orqali ularning samaradorligini aniqlash mumkin. algoritmlarni tahlil qilish usullari algoritmlarni tahlil qilishda, masalan, o(n²) murakkablikka ega boʻlgan bir algoritmning ishlash vaqti, maʼlumotlar hajmi n ga kvadrat bogʻliq boʻlib, 1000 ta element uchun 1 million operatsiyani talab qilishi mumkin, bu esa kaliforniya universiteti tomonidan oʻtkazilgan tadqiqotlarda tasdiqlangan. algoritmlarni taqqoslashda, 5000 ta element uchun algoritm a ning ishlash vaqti 2 soniya, algoritm b ning ishlash vaqti esa 10 soniya boʻlsa, bu …

2 / 20

da, masalan, tokiodagi serverlarda va london serverlarida tekshirish va turli operatsion tizimlar (windows, linux, macos)dagi natijalarni taqqoslash orqali aniqlashga yordam beradi. benchmarking algoritmlarni turli xil apparatlarda, masalan, intel core i7 protsessori yoki amd ryzen 7 protsessori bo'lgan kompyuterlarda va turli xil ma'lumotlar hajmlarida (100 mb, 1 gb, 10 gb) sinashni o'z ichiga oladi. profiling algoritmlarni profiling qilish natijalari, algoritmning murakkabligini tahlil qilishda, masalan, o(n^2) yoki o(log n) murakkablikdagi algoritmlarni taqqoslashda, muhim rol o'ynaydi va 5000 ta operatsiya uchun 200 ms vaqtni ko'rsatadi. amaliy dasturlashda, masalan, c++ yoki java tillarida yozilgan kodlarni profiling qilish uchun gprof yoki jprofiler kabi vositalar kaliforniya universiteti tadqiqotchilari tomonidan ishlab chiqilgan. iterativ algoritmlarni tahlil qilish iterativ algoritmlarning bajarilish vaqtini aniqlash uchun, 3 ta turli xil protsessorlarda (intel core i5, amd ryzen 5 va arm cortex-a76) 10⁶ marta takrorlash orqali o'rtacha natijaga erishish mumkin, natijalarni san-fransisko universitetida o'tkazilgan testlar bilan taqqoslash mumkin. iterativ algoritmlarda, ayniqsa, rekursiv funksiyalar …

3 / 20

an bir qatorda, uning to'g'ri ishlashini matematik dalillar orqali isbotlash imkonini beradi. misol uchun, 1970-yillardagi go's algoritmi tahlili shuni ko'rsatdiki, u n² murakkablikka ega. analitik tahlil algoritmlar murakkabligini aniqlashda, masalan, o(n²) yoki o(log n) kabi asimptotik notatsiyalardan foydalanib, vaqt va xotira sarfini hisoblashda muhim rol o'ynaydi. bu tahlil berklidagi kaliforniya universiteti kabi muassasalar tomonidan keng qo'llaniladi. eksperimental tahlil algoritmlarni taqqoslashda, eksperimental tahlil natijalari, xatolik chegarasi ±5% bo'lgan o'rtacha bajarilish vaqti kabi ko'rsatkichlarni hisoblash orqali, aniqroq natijalar beradi va bu natijalar grafiklar yordamida, masalan, matlab dasturida tasvirlanadi. eksperimental tahlil algoritmning bajarilish vaqtini turli xil kirish ma'lumotlari hajmlari (masalan, 1000, 10000, 100000 elementlar) uchun o'lchash orqali, masalan, stanford universitetida ishlab chiqilgan maxsus dasturlar yordamida amalga oshiriladi. xotira murakkabligi algoritmning xotira murakkabligi o(n) yoki o(n^2) kabi buyuk o yozuvi yordamida ifodalanadi, bu yerda n – kirish ma'lumotlarining hajmini bildiradi; masalan, 1000 ta elementli massiv uchun xotira sarfi sezilarli darajada o'sishi mumkin, bu esa …

4 / 20

o'lchashni o'z ichiga oladi, bu natijalarni kaliforniya universiteti tomonidan ishlab chiqilgan statistik usullar yordamida tahlil qilish mumkin. algoritmlarni taqqoslash algoritmlarni taqqoslashda vaqt murakkabligi (o-belgisi) yordamida 1000 ta elementli massivni saralashda ikkita algoritm, masalan, bubble sort va merge sort algoritmlarini taqqoslash natijalari, o'rtacha holatda merge sort algoritmining 20 barobar tezroq ishlashini ko'rsatishi mumkin. algoritmlarni taqqoslashda amaliy sinovlar juda muhim. masalan, 100000 ta elementli matnni qidirishda, boyer-moore algoritmi knuth-morris-pratt algoritmiga qaraganda aqshning stanford universiteti tadqiqotlarida 3 barobar tezroq natija berganligi aniqlangan. simulyatsiya simulyatsiya yordamida algoritmlarni tahlil qilishda, masalan, 1000 ta tugundan iborat grafdagi qidiruv algoritmining samaradorligini o'rganish uchun, monte-karlo usuli bilan 1000 marta takrorlash amalga oshiriladi va natijalar statistik jihatdan tahlil qilinadi. tokio universiteti olimlarining tadqiqotida, katta hajmdagi ma'lumotlar bazasida (1 million qator) ma'lum bir algoritmning ishlash vaqti simulyatsiya orqali aniqlangan bo'lib, natijalar 30% ga yaqin xatolik chegarasi bilan real vaqtga mos kelishi aniqlangan. algoritmlarni tasniflash algoritmlarni murakkablik darajalariga (o(n), o(n log …

5 / 20

samarqanddagi 2 ghz protsessorli kompyuterda ham sezilarli kechikishga olib kelishi mumkin. rekursiv algoritmlarning xotira sarfini tahlil qilishda, stack overflow xatosi 70mb stack limitidan oshganda yuz beradi, bu esa, masalan, toshkentda ishlayotgan dasturchi uchun katta hajmdagi rekursiv chaqiruvlar zanjirini boshqarishda muammolarni keltirib chiqarishi mumkin. vaqt murakkabligi vaqt murakkabligi tahlili, algoritmning ishlash samaradorligini baholash uchun, masalan, merge sort algoritmi uchun o(n log n) murakkabligi bilan 2023 yilda ishlab chiqilgan dasturlash tillarida eng tezkor bo'lishini ko'rsatishi mumkin. algoritmlarni taqqoslashda, masalan, o(log n) murakkablikka ega bo'lgan ikkilik qidiruv algoritmi, o(n) murakkablikdagi ketma-ket qidiruv algoritmiga qaraganda, 1 million elementli massivda moskva shahridagi kompyuterda ancha tezroq ishlaydi. eng yaxshi, o'rtacha va eng yomon holatlar o'rtacha holatni tahlil qilishda, masalan, 100 ta elementli massivda tezkor saralash algoritmining ishlash vaqti taxminan o(n log n) ga teng bo'ladi, bu esa algoritmning samaradorligini aniqlash uchun foydali bo'ladi. shu bilan birga, bu amerika universitetlarida o'qitilgan. eng yaxshi holatda, masalan, ikkilik qidiruv …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 20 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "algoritmlar va ularning xossalarini o'rganish usullari"

powerpoint presentation algoritmlar va ularning xossalarini o'rganish usullari islomova farangiz 1. algoritmlarni o'rganish usullari 2. algoritmlar xossalarini tahlil qilish 3. algoritmlarni taqqiyoslash va baholash reja: amaliy tajribalar amaliy tajribalar natijalari shuni ko'rsatdiki, 3 ta algoritm (a, b va c) ning o'rtacha bajarilish vaqti 0.5 sekunddan 15 sekundgacha o'zgarib turgan bo'lsa, xotira sarfi esa 1 mb dan 100 mb gacha farq qilgan. amaliy tajribalar jarayonida 100 dan ortiq algoritmni 5 turli ma'lumotlar to'plami (toshkent, samarqand va buxoro shaharlaridan olingan) yordamida sinab ko'rish orqali ularning samaradorligini aniqlash mumkin. algoritmlarni tahlil qilish usullari algoritmlarni tahlil qilishda, masalan, o(n²) murakkablikka ega boʻlgan bir algoritmning ishlash vaqti,...

Этот файл содержит 20 стр. в формате PPTX (2,2 МБ). Чтобы скачать "algoritmlar va ularning xossalarini o'rganish usullari", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: algoritmlar va ularning xossala… PPTX 20 стр. Бесплатная загрузка Telegram