Çalışma Süresi ve Bellek Karmaşıklığında Algoritma Verimliliği

Bilgisayar Biliminde Kavramlar

Pritesh Patel

Computer Scientist & Data Scientist for over 20 years

Big-O Gösterimine Giriş

Girdi büyüdükçe zaman ve bellek artışını ölçer
Örnekler: $O(n)$, $O(n^2)$, $O(log\, n)$
'O', büyüme 'derecesini' ifade eder; ör. O(n) = doğrusal

Zaman karmaşıklığı - ofis benzetmesiyle

Çeşitli Big O karmaşıklıklarını gösteren bir grafik

$O(1)$ - sabit süre - "Hızlı bakış" - "sabit"
$O(log\,n)$ - sürede yavaş artış - "Yığını bölme" - "logaritmik"
$O(n)$ - doğrusal artış - "Belge okuma" - "doğrusal"
$O(n\,log\,n)$ - daha hızlı artış - "Yığın sıralama" - "linearitmik"
$O(n^2)$ - karesel artış - "Belge karşılaştırma" - "karesel"

Bellek karmaşıklığı - ofis benzetmesiyle

Çeşitli Big O karmaşıklıklarını gösteren bir grafik

$O(1)$ - sabit bellek - "Masa alanı" - "sabit"
$O(log\,n)$ - bellekte yavaş artış - "asgari notlar" - "logaritmik"
$O(n)$ - doğrusal artış - "yapışkan notlar" - "doğrusal"
$O(n\,log\,n)$ - daha hızlı artış - "Geçici yığınlar" - "linearitmik"
$O(n^2)$ - karesel artış - "karşılaştırma ızgarası" - "karesel"

Hadi pratik yapalım!

Bilgisayar Biliminde Kavramlar

Preparing Video For Download...