це міра того, наскільки важко обчислювальне завдання для комп'ютера.

​

Складність алгоритмів

Часова складність - це міра часу, необхідного для виконання алгоритму, тобто, наскільки довго комп'ютеру потрібно працювати, щоб обчислити відповідь.

Обчислювальна складність - це міра кількості ресурсів, таких як пам'ять або процесорний час, необхідних для виконання алгоритму.

Асимптотична складність - це те, як швидко зростає час або кількість операцій алгоритму при збільшенні розміру вхідних даних. Це дає загальне уявлення про те, наскільки ефективний алгоритм буде при великих вхідних даних.

Сортування - впорядковування набору однотипних даних по зростанню або спаданню.

Мета сортування - полегшити подальший пошук елементів у такому відсортованому масиві.

Масиви

Приклади

Сортування - впорядковування набору однотипних даних по зростанню або спаданню.

Мета сортування - полегшити подальший пошук елементів у такому відсортованому масиві.

Масиви

Приклади

Асимптотична складність - дає загальне уявлення про те, наскільки ефективний алгоритм буде при великих вхідних даних.

​Основна ідея великого O полягає в тому, що ми хочемо виміряти, наскільки швидко зростає кількість операцій, які потрібні алгоритму для обробки вхідних даних, при збільшенні кількості вхідних даних.

Термін O(n) означає, що складність алгоритму зростає лінійно з кількістю вхідних даних. Це означає, що якщо ми збільшимо кількість вхідних даних вдвічі, кількість операцій, які потрібні для виконання алгоритму, також збільшиться вдвічі.

З іншого боку, якщо алгоритм має складність O(n^2), то кількість операцій, які потрібні для виконання алгоритму, зростатиме квадратично з кількістю вхідних даних. Це означає, що якщо ми збільшимо кількість вхідних даних вдвічі, кількість операцій, які потрібні для виконання алгоритму, збільшиться у чотири рази.

Тому, коли ми розглядаємо алгоритми, ми можемо оцінювати їх складність за допомогою великого O нотації, яка допоможе нам зрозуміти, наскільки ефективним буде алгоритм при роботі з великою кількістю даних.

​"Бульбашка"(обмін)

​Наприклад, алгоритм сортування бульбашкою має складність O(n^2), тоді як алгоритм швидкого сортування має складність O(n*log n), що робить його значно більш ефективним для обробки великої кількості даних.

​Швидке сортування