A teoria da complexidade computacional concentra-se na classificação de problemas computacionais de acordo com o uso de recursos e na relação entre essas classes. Um problema computacional é uma tarefa resolvida por um computador. Um problema de computação pode ser resolvido pela aplicação mecânica de etapas matemáticas, como um algoritmo.
O que você quer dizer com complexidade de algoritmo?
A complexidade de um algoritmo é uma medida da quantidade de tempo e/ou espaço necessária por um algoritmo para uma entrada de um determinado tamanho (n).
O que é complexidade algorítmica na estrutura de dados?
A complexidade algorítmica é uma medida de quanto tempo um algoritmo levaria para ser concluído, dada uma entrada de tamanho n. Se um algoritmo precisa ser dimensionado, ele deve computar o resultado dentro de um limite de tempo finito e prático, mesmo para grandes valores de n. Por esta razão, a complexidade é calculada assintoticamente quando n se aproxima do infinito.
Por que a complexidade algorítmica é importante?
Cientistas da computação usam medidas matemáticas de complexidade que permitem prever, antes de escrever o código, quão rápido um algoritmo será executado e quanta memória ele precisará. Essas previsões são guias importantes para programadores que implementam e selecionam algoritmos para aplicações do mundo real.
Como a complexidade algorítmica é calculada?
Para qualquer loop, descobrimos o tempo de execução do bloco dentro dele e multiplicamos pelo número de vezes que o programarepita o laço. Todos os loops que crescem proporcionalmente ao tamanho da entrada têm uma complexidade de tempo linear O(n). Se você percorrer apenas metade do array, ainda será O(n).
