Zaman karmaşıklığı

Algoritmanın çalışma süresinin girdi boyusuyla nasıl büyüdüğünü öğrenirsin.

Zaman karmaşıklığı

Bir algoritmanın zaman karmaşıklığı, girdi boyutu büyüdükçe çalışma süresinin nasıl değiştiğini tanımlar. Girdi ne kadar büyükse algoritma o kadar uzun çalışır.

Örneğin bir diziyi baştan sona gezen algoritma n eleman için n adım atar; girdi iki katına çıkınca süre de iki katına çıkar.

Büyüme oranı

Farklı algoritmalar farklı büyüme oranlarına sahiptir. Bir algoritma girdiyi ikiye bölerken, başka bir algoritma her elemanı tek tek gezebilir.

Büyüme oranı, büyük girdilerde algoritmalar arasındaki farkı belirler. Düşük büyüme oranı daha verimli algoritmadır.

Uygulama Dizi toplamı

array_sum(arr) yaz. Elemanları topla ve döndür. print(array_sum([1, 2, 3, 4])) ile 10 yazdır.

Örnek çözümü göster

def array_sum(arr):
    # Elemanları topla
    total = 0
    for x in arr:
        total = total + x
    return total
print(array_sum([1, 2, 3, 4]))

Kendini test et

Zaman karmaşıklığı neyi ölçer?
- Çalışma süresinin büyümesini
- Bellek kullanımını
- Kod satır sayısını
- Derleme süresini
Cevabı göster

Çalışma süresinin büyümesini — Zaman karmaşıklığı sürenin büyümesini ölçer.

Büyüme oranı

Düşük büyüme oranı daha ____ algoritmadır.

Cevabı göster

Düşük büyüme oranı daha verimli algoritmadır.

Zaman karmaşıklığı: kavramları eşleştir

Zaman karmaşıklığı

Süre büyümesi
Girdi boyutu

n
Büyüme oranı

Verimlilik
Big-O

Notasyon

Sıradaki ders: Big-O tanımı

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler