2017-11-25 195 views
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我想比較兩種算法及其大哦效率。我試圖找到n的值,其中一種算法比另一種算法更有效。任何有用的例子或資源將是一個巨大的幫助。你會如何在哪一種算法優於另一種算法

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Big-O不會告訴你任何關於此事的信息--n不代表你可以插入值的參數。 –

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做基準。精確的數學運算不起作用,因爲計算機差異很大... – Fureeish

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您可以從Big Oh的定義中獲得n的值 –

回答

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爲了確切地確定一個算法在哪一點上比另一個算法更有效,假設它們具有不同的低階項和常數,並且具有不同的低階項和常量,您確實需要知道的不僅僅是算法的BigO複雜性更差的BigO特徵具有更好的低階項\常量。但通常近似就足夠了。

算法的運行時複雜性是在處理輸入大小不斷增大的問題時使用的工具。

實證性能分析與高頻交易時使用的工具,通常涉及小輸入重複的問題*

(*)何謂小的投入依賴於所涉及的算法的複雜性。例如,對於旅行商問題,尺寸5的輸入很小,而尺寸15的輸入很大。對於分類,20個元素將被視爲小,20000個大,2000000個將是巨大的。