लूप के लिए एक का बड़ा ओ क्या है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

NS बड़ा ओ का कुंडली के पुनरावृत्तियों की संख्या है कुंडली के भीतर बयानों की संख्या में कुंडली . अब परिभाषा के अनुसार, बिग ओ होना चाहिए हे (एन * 2) लेकिन यह है हे (एन)।

इसी तरह, आप पूछ सकते हैं कि लूप के लिए की जटिलता क्या है?

चूँकि हम मानते हैं कि कथन O(1) हैं, इसलिए के लिए कुल समय कुंडली एन * ओ (1) है, जो कुल मिलाकर ओ (एन) है। बाहरी कुंडली एन बार निष्पादित करता है। हर बार बाहरी कुंडली निष्पादित करता है, आंतरिक कुंडली एम बार निष्पादित करता है। नतीजतन, आंतरिक में बयान कुंडली कुल एन * एम बार निष्पादित करें।

इसके अलावा, उदाहरण के साथ बिग ओ नोटेशन क्या है? NS बिग ओ नोटेशन एक एल्गोरिथ्म की ऊपरी सीमा को परिभाषित करता है, यह केवल ऊपर से एक फ़ंक्शन को बाध्य करता है। के लिये उदाहरण , इंसर्शन सॉर्ट के मामले पर विचार करें। सबसे अच्छी स्थिति में रैखिक समय और सबसे खराब स्थिति में द्विघात समय लगता है। हम सुरक्षित रूप से कह सकते हैं कि सम्मिलन प्रकार की समय जटिलता है हे (एन ^ 2)।

बस इतना ही, आप लूप के लिए समय जटिलता कैसे ढूंढते हैं?

उदाहरण के लिए चयन क्रम और सम्मिलन क्रम में ओ (एन ^ 2) है समय जटिलता . हे (लॉग इन) समय जटिलता का कुंडली ओ (लॉगन) के रूप में माना जाता है यदि कुंडली चर को एक स्थिर राशि से विभाजित / गुणा किया जाता है। उदाहरण के लिए बाइनरी सर्च में ओ (लॉगन) है समय जटिलता.

आप बिग ओ की गणना कैसे करते हैं?

प्रति बिग ओ की गणना करें , आप कोड की प्रत्येक पंक्ति के माध्यम से जा सकते हैं और स्थापित कर सकते हैं कि क्या यह है हे (1), हे (एन) आदि और फिर अपना वापस करें हिसाब अंत में। उदाहरण के लिए यह हो सकता है हे (4 + 5एन) जहां 4 के चार उदाहरणों का प्रतिनिधित्व करता है हे (1) और 5n के पांच उदाहरणों का प्रतिनिधित्व करते हैं हे (एन)।