¿Qué es el tiempo de ejecución exponencial?
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Video: ¿Qué es el tiempo de ejecución exponencial?

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Video: Notación Big O | Explicacion y Análisis de la complejidad de un Algoritmo 2024, Noviembre
Anonim

Tiempo de funcionamiento exponencial . El conjunto de problemas que puede resolver un exponencial algoritmos de tiempo, pero para los que no se conocen algoritmos de tiempo polinomial. Se dice que un algoritmo es exponencial tiempo, si T (n) es superior acotado por 2escuela politécnica( ), donde poli (n) es un polinomio en n.

De esta manera, ¿qué es el tiempo de ejecución polinomial y exponencial?

Exponencial la complejidad requiere más tiempo y espacio que el polinomio complejidad para el mismo número de variables. Asintomáticamente exponencial la complejidad es mayor que polinomio complejidad. Exponencial la complejidad requiere más tiempo y espacio que el polinomio complejidad para el mismo número de variables.

En segundo lugar, ¿qué es el tiempo de ejecución de un algoritmo? los tiempo de ejecución de un algoritmo para una entrada específica depende del número de operaciones ejecutadas. Cuanto mayor sea el número de operaciones, mayor será el tiempo de ejecución de un algoritmo . Por lo general, queremos saber cuántas operaciones algoritmo se ejecutará en proporción al tamaño de su entrada, que llamaremos.

En consecuencia, ¿qué es la complejidad exponencial?

Este es un ejemplo de tiempo cuadrático Complejidad . O (2 ^ N) - Exponencial Tiempo. Exponencial Tiempo complejidad denota un algoritmo cuyo crecimiento se duplica con cada adición al conjunto de datos de entrada. Si conoces otros exponencial patrones de crecimiento, esto funciona de la misma manera.

¿Qué se considera tiempo polinomial?

A polinomio - algoritmo de tiempo es un algoritmo cuya ejecución tiempo está dado por un polinomio en el tamaño de la entrada, o puede estar delimitado por tal polinomio . Problemas que pueden ser resueltos por un polinomio - algoritmo de tiempo se llaman problemas manejables. Los algoritmos de clasificación generalmente requieren O (n log n) u O (n2) tiempo.

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