La complexité algorithmique est l'analyse de la quantité de temps et de ressources informatiques nécessaires pour résoudre un problème à l'aide d'un algorithme. Elle permet de mesurer la difficulté d'un problème en fonction de la taille de ses données d'entrée.
La complexité algorithmique est souvent divisée en deux types : la complexité temporelle et la complexité spatiale. La complexité temporelle mesure le temps nécessaire pour exécuter un algorithme en fonction de la taille de ses données d'entrée, tandis que la complexité spatiale mesure la quantité de mémoire nécessaire pour stocker les données d'entrée et les résultats intermédiaires.
La notation de la complexité algorithmique est couramment exprimée en notation "O" (grand O) et décrit le taux de croissance de l'algorithme en termes de temps et d'espace. Par exemple, un algorithme peut être décrit comme "O(n)" si le temps de traitement est proportionnel à la taille des données d'entrée.
La complexité algorithmique est un concept important en informatique, car elle permet de choisir la meilleure solution algorithmique pour résoudre un problème donné tout en minimisant le temps et les ressources nécessaires. Elle est souvent utilisée en algorithmique et en théorie de la complexité pour concevoir des algorithmes efficaces et optimisés.
Ne Demek sitesindeki bilgiler kullanıcılar vasıtasıyla veya otomatik oluşturulmuştur. Buradaki bilgilerin doğru olduğu garanti edilmez. Düzeltilmesi gereken bilgi olduğunu düşünüyorsanız bizimle iletişime geçiniz. Her türlü görüş, destek ve önerileriniz için iletisim@nedemek.page