रन टाइम और स्पेस कॉम्प्लेक्सिटी में एल्गोरिदम दक्षता

कंप्यूटर साइंस में कॉन्सेप्ट्स

Pritesh Patel

Computer Scientist & Data Scientist for over 20 years

Big-O नोटेशन परिचय

इनपुट बढ़ने पर समय और स्पेस की वृद्धि मापता है
उदाहरण: $O(n)$, $O(n^2)$, $O(log\, n)$
'O' का मतलब वृद्धि का 'ऑर्डर' है, जैसे O(n) = linear

टाइम कॉम्प्लेक्सिटी - दफ़्तर के उदाहरण से

विभिन्न Big O नोटेशन कॉम्प्लेक्सिटी दिखाने वाला चार्ट

$O(1)$ - constant time - "झटपट नज़र" - "constant"
$O(log\,n)$ - समय धीमा बढ़ता - "ढेर बाँटना" - "logarithmic"
$O(n)$ - linear बढ़ोतरी - "दस्तावेज़ पढ़ना" - "linear"
$O(n\,log\,n)$ - तेज़ बढ़ोतरी - "ढेर छाँटना" - "linearithmic"
$O(n^2)$ - quadratic समय वृद्धि - "दस्तावेज़ तुलना" - "quadratic"

स्पेस कॉम्प्लेक्सिटी - दफ़्तर के उदाहरण से

विभिन्न Big O नोटेशन कॉम्प्लेक्सिटी दिखाने वाला चार्ट

$O(1)$ - constant space - "डेस्क स्पेस" - "constant"
$O(log\,n)$ - स्पेस धीमा बढ़ता - "कम से कम नोट्स" - "logarithmic"
$O(n)$ - linear बढ़ोतरी - "स्टिकी नोट्स" - "linear"
$O(n\,log\,n)$ - स्पेस तेज़ बढ़ता - "अस्थायी ढेर" - "linearithmic"
$O(n^2)$ - quadratic स्पेस वृद्धि - "तुलना ग्रिड" - "quadratic"

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कंप्यूटर साइंस में कॉन्सेप्ट्स

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