Quelle est la complexité d'un algorithme ?
La complexité algorithmique de la seconde est logarithmique alors que celle de la première est linéaire. L' analyse de la complexité d'un algorithme consiste en l'étude formelle de la quantité de ressources (par exemple de temps ou d' espace) nécessaire à l'exécution de cet algorithme.
Qu'est-ce que la complexité théorique ?
La complexité (théorique) est un ordre de grandeur de ces couts, exprimé de manière la plus indépendante possible des conditions pratiques d’exécution. Décrire une méthode de calcul du plus grand diviseur autre que lui-même d’un entier n 2.
Quelle est la complexité temporelle de notre algorithme ?
Si l’on note n le nombre de chiffres de notre cadenas, le temps de calcul est donc 10n ; ainsi, à l’aide de la notion big O, nous pouvons noter que la complexité temporelle de notre algorithme est de O ( 10n). On dit alors que la complexité est exponentielle.
Comment un algorithme peut-il changer de classe de complexité ?
Aucun progrès technologique (modèle de machine standard) ne permet à un algorithme de changer de classe de complexité. Retenir (Attention ! ! !) La complexité d’un algorithme ne parle pas du temps de calcul absolu des implémentations de cet algorithme mais de la vitesse avec laquelle ce temps de calcul augmente quand la taille des entrées augmente.
contexte
Tout au long de ce cours, vous avez pu créer des algorithmes pour le labyrinthe. Nous allons en prendre quelques-uns et calculer la complexité temporelle et spatiale de ceux-ci. See full list on openclassrooms.com
Consigne
Nous allons calculé la complexité temporelle et spatiale de 3 algorithmes. 1. Nous avons tout d’abord l’algorithme de déplacement suivant : 1. Nous avons ensuite l’algorithme suivant qui permet de ramasser un nombre n de clés dans le labyrinthe : 1. Pour terminer, nous avons l’algorithme de tri suivant : See full list on openclassrooms.com
Vérifiez Votre Travail
Voici le résultat à obtenir à l'issue de l'exercice : 1. La fonction déplacement : 1.1. complexité temporelle : O(1) . La complexité est constante, il n’y a aucune boucle ni aucune fonction récursive. 1.2. complexité spatiale : O(1) . La mémoire n’est pas affectée par cet algorithme. 2. La fonction ramasser : 2.1. complexité temporelle : O(30n) . A
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