Examples of using Time complexity in English and their translations into Indonesian
{-}
-
Colloquial
-
Ecclesiastic
-
Computer
-
Ecclesiastic
Algorithms and time complexity.
The time complexity of DFS is O(V+E) because.
Kompleksitas waktu dari DFS adalah O( V+ E) karena.Here are two types of time complexity.
Ada dua jenis hasil kompleksitas waktu.Space and time complexity of algorithms.
With a local company, there will be no time complexity.
Dengan perusahaan lokal, tidak akan ada kompleksitas waktu.Thus, the time complexity of the entire algorithm is$O(nk)$.
Oleh itu, kerumitan masa keseluruhan algoritma adalah$ O( nk)$.In this blog post, I'm going to talk about time complexity.
Di artikel selanjutnya kita akan membahas mengenai Time Complexity.Time complexity: How much time our search algorithm takes to find a solution?
Time Complexity: Berapa lama waktu untuk menemukan solusi?There are two kind of complexities- time complexity and space complexity.
Ada dua macam The time complexity of Counting Sort is thus O(N+k), which is O(N) if k is small.
Kompleksitas waktu dari Counting Sort menjadi O( N+ k), yang adalah O( N) jika k kecil.As j can be as big as N-1and i can be as low as 0, then the time complexity of partition is O(N).
Karena j bisa sebesar N-1 dani bisa sekecil 0, maka kompleksitas waktu dari partition adalah O( N).Similar to Merge Sort analysis, the time complexity of Quick Sort is then dependent on the number of times partition(a, i, j) is called.
Mirip dengan analisa Merge Sort, kompleksitas waktu dari Quick Sort tergantung seberapa banyak partition( a, i, j) dipanggil.The algorithms for searching are computationally intensive, often of O(n3)or O(n4) time complexity where n is the number of atoms involved.
Algoritme untuk pencarian bersifat komputasi intensif, seringkali O( n3) atau O(n4) kali kompleksitas di mana n adalah jumlah atom yang terlibat.The O(V+E) time complexity of DFS only achievable if we can visit all k neighboring vertices of a vertex in O(k) time. .
Kompleksitas waktu O( V+ E) dari DFS hanya bisa dicapai jika kita dapat mengunjungi semua k simpul-simpul tetangga dari sebuah simpul dalam The attack works on the 8 round version of AES-128 with a time complexity score of 248 and memory score of 232.
Ia bekerja pada putaran versi 8 AES-128, dengan kompleksitas waktu dari 2 48, dan The explanation below is using the case of a fully balanced binary tree tohelp you understand how we get logarithmic time complexity.
Penjelasan di bawah ini menggunakan kasus sepenuhnya seimbang pohon biner untukmembantu Anda memahami bagaimana kami mendapatkan kompleksitas waktu logaritmik.It works on the 8-round version of AES-128, with a time complexity of 248, and a memory complexity of 232.
Ia bekerja pada putaran versi 8 AES-128, dengan kompleksitas waktu dari 2 48, dan As with DFS, this O(V+E) time complexity is only possible if we use Adjacency List graph data structure- same reason as with DFS analysis.
Sama seperti DFS, kompleksitas waktu O( V+ E) ini hanya mungkin jika kita menggunakan struktur data graf Daftar Adjacency( Adjacency List)- alasan yang sama dengan analisa DFS.Search(7)- not found in the example above, and this is only known after all N items are examined, so Search(v) has O(N)worst case time complexity.
Search( 7)- tidak ditemukan pada contoh diatas, dan ini hanya dapat diketahui setelah semua N item diperiksa, jadi Cari( v)memiliki kompleksitas waktu terjelek sebesar O( N).Whether randomized algorithms with polynomial time complexity can be the fastest algorithms for some problems is an open question known as the P versus NP problem.
Apakah algoritme pengacakan dengan kompleksitas waktu polinomial bisa menjadi algoritme tercepat untuk beberapa masalah masih menjadi pertanyaan terbukan yang dikenal sebagai Masalah P versus NP.Discussion: Although it makes Bubble Sort runs faster in general cases,this improvement idea does not change O(N^2) time complexity of Bubble Sort… Why?
Diskusi: Meskipun ide tersebut membuat Bubble Sort berjalan lebih cepat dalam kasus-kasus umum,ide ini tidak mengubah kompleksitas waktu O( N 2) dari Bubble Sort Kenapa?The time complexity is O(N) to count the frequencies and O(N+k) to print out the output in sorted order where k is the range of the input Integers, which is 9-1+1= 9 in this example.
Kompleksitas waktunya adalah O( N) untuk menghitung frekuensi-frekuensi dan O( N+ k) untuk mencetak keluaran dalam urutan terurut dimana k adalah range dari bilangan-bilangan bulat masukan, yang adalah 9- 1+ 1= 9 dalam contoh ini.It is known(also not proven in this visualization as it will take another 1 hour lecture to do so)that all comparison-based sorting algorithms have a lower bound time complexity of Ω(N log N).
Sudah diketahui( tapi tidak dibuktikan di Kuliah Maya ini karena akan membutuhkan 1 jam kuliah lagi)bahwa semua algortima pengurutan berbasis-pembandingan mempunyai kompleksitas waktu batas bawah sebesar Ω( N log N).We will see that this deterministic,non randomized version of Quick Sort can have bad time complexity of O(N2) on adversary input before continuing with the randomized and usable version later.
Kita akan melihat bahwa versi deterministik,tidak acak dari Quick Sort bisa memiliki kompleksitas waktu yang jelek, yaitu O( N2) pada masukan jahat( adversary) sebelum kita melanjutkan pembahasan dengan versi acak yang lebih bisa dipakai nantinya.A common algorithm with O(log n) time complexity is Binary Search whose recursive relation is T(n/2)+ O(1) i.e. at every subsequent level of the tree you divide problem into half and do constant amount of additional work.
Algoritma umum dengan O( log n) kompleksitas waktu adalah Pencarian Biner yang relasional rekursifnya adalah T( n/ 2)+ O( 1) yaitu pada setiap tingkat berikutnya dari pohon Anda membagi masalah menjadi setengah dan melakukan jumlah konstan pekerjaan tambahan.An optimal algorithm, even running in old hardware,would produce faster results than a non-optimal higher time complexity a needle in a haystack kingdom come for the same purpose, running in more efficient hardware;
Algoritma yang optimal, bahkan berjalan di perangkat keraslama, akan menghasilkan hasil yang lebih cepat daripada algoritma non-optimal( kompleksitas waktu yang lebih tinggi) untuk tujuan yang sama, berjalan pada perangkat keras yang lebih efisien;The columns"Average" and"Worst" give the time complexity in each case, under the assumption that the length of each key is constant, and that therefore all comparisons, swaps, and other needed operations can proceed in constant time. .
Kolom" Average" dan" Worst" memberikan kompleksitas waktu pada setiap case, dengan asumsi panjang setiap nilai merupakan konstan, dan oleh karena segala perbandingannya, penukarannya, dan segala operasi yang dibutuhkan dapat diproses pada Therefore, all BST operations(both update and query operations except Inorder Traversal) that we have learned so far,if they have time complexity of O(h), they have time complexity of O(log N) if we use AVL Tree version of BST.
Oleh karena itu, semua operasi-operasi BST( baik operasi-operasi pemutakhiran dan pertanyaan kecuali Penjelajahan Inorder) yang telah kita pelajari selama ini,jika mereka memiliki kompleksitas waktu sebesar O( h), mereka memiliki kompleksitas waktu sebesar O( log N) jika kita menggunakan versi Pohon AVL dari BST.Logarithmic running time(O(log n)) essentially means that the running time grows in proportion to the logarithm of the input size- as an example, if 10 items takes at most some amount of time x, and 100 items takes at most, say, 2x, and 10,000 items takes at most 4x,then it's looking like an O(log n) time complexity.
There are different time complexities.
Ada kerumitan waktu yang berbeda.
