What is the translation of " TIME COMPLEXITY " in Serbian?

• временска сложеност
• временска комплексност
• комплексност времена

Examples of using Time complexity in English and their translations into Serbian

The time complexity is O(V log V+ E).
Тада је временска сложеност O( E+V logV).

So it has exponential time complexity.
То је резултирало експоненцијалном временском сложеношћу.

Time complexity of this solution is O(n).
Временска сложеност овог решења је O( n).

The MakeSet operation has O(1) time complexity.
Рачунање P[ MapKey( k)] је O( 1) временске сложености.

The time complexity of this approach is O(n).
Временска сложеност овог решења је O( n).

This has got an exponential time complexity.
То је резултирало експоненцијалном временском сложеношћу.

So time complexity of solution is O(Q).
Временска сложеност решења је O( Q N^\ frac{ 8}{ 5}).

The proposed algorithm has time complexity of O(1).
Стога овај алгоритам има просторну комплексност O( 1).

The better time complexity special version of the Sieve of Atkin takes space N 1/ 2+ o( 1){\displaystyle N^{1/2+o(1)}}.
Боља временска комплексност посебне верзије сита Аткин заузима простор Н1/ 2+o( 1).

This algorithm achieves the optimal time complexity.
Овај алгоритам је припада класи временске сложености Θ.

We will call this function the time complexity, or shortly the runtime of our algorithm.
Ову функцију називамо, односно оно што смо ставили Θ( овде), временска сложеност или само сложеност нашег алгоритма.

With a local company, there will be no time complexity.
Са локалном компанијом, неће бити времена за сложеност.

This yields average time complexity of O(n log n), with low overhead, and thus this is a popular algorithm.
Ово даје просечну комплексност времена О( н лог н), са ниским границама и на тај начин је ово популаран алгоритам.

Amortized implementations are more simple, and with small multiplicative factors in time complexity.
Amortizovane implementacije su jednostavnije, ali sa malim multiplikativnim faktorima u vremenskoj složenosti.

Stooge sort is a recursive sorting algorithm with a time complexity of O(nlog 3/ log 1.5)= O(n2.7095…).
Спорије него већина алгоритама за сортирање са временом од сложености O( nlog 3/ log 1. 5)= O( n2. 7095…).

The running time complexity is O(Kn(m+ n log n)), which is pseudo-polynomial. m represents the number of edges and n is the number of vertices.
Тренутно време је сложености o( Kn(m+ nlogn)).m представља број грана, n- број чворова.

Thus the loop executes at most 2n times, showing that the time complexity of the search algorithm is O(n).
Тако да се петља извршава највише 2n пута, показујући да је временска сложеност алгоритма O( n).

Special versions of the Sieve of Eratosthenes using wheel sieve principles can have this same linear O( N){\displaystyle O(N)} time complexity.
Посебне верзије Ератостеновог сита помоћу точка сито могу имати исти линеарни О( н) комплексност времена.

We call this function, i.e. what we put within Θ( here), the time complexity or just complexity of our algorithm.
Ову функцију називамо, односно оно што смо ставили Θ( овде), временска сложеност или само сложеност нашег алгоритма.

Harder" means having a higher estimate of the required computational resources in a given context(e.g., higher time complexity, etc.).
Теже" значи имати већу процену потребних рачунарских средстава у датом контексту( нпр. већу временску сложеност, итд.).

Suffix array Type Array Invented by Manber& Myers(1990) Time complexity in big O notation Average Worst case Space Construction.
Suffix array Тип Array Смислили Manber& Myers( 1990) Time complexity in big O notation Просек Најгори случај Време Конструкција.

If we are to re-run Tarjan's linear time bridge-finding algorithm after the removal of every edge, Fleury's algorithm will have a time complexity of O(|E|2).
Ако желимо да поново покренете Тарјанов алгоритам за претрагу моста за линеарно време, након уклањања сваке гране, Флеријев алгоритам ће имати временску сложеност О(| Е| 2).

This inverse appears in the time complexity of some algorithms, such as the disjoint-set data structure and Chazelle's algorithm for minimum spanning trees.
Ова инверзна функција се појављује у временској комплексности неких алгоритама, као што су структуре података дисјунктних скупова, и Шазелов алгоритам за минимална разапињућа стабла.

N No Yes Slower than most of the sorting algorithms(even naive ones) with a time complexity of O(nlog 3/ log 1.5)= O(n2.7095…).
Спорије него већина алгоритама за сортирање са временом од сложености O( nlog 3/ log 1. 5)= O( n2. 7095…).

Two major aspects are considered: time complexity and space complexity, which are respectively how many steps does it take to perform a computation, and how much memory is required to perform that computation.
Два главна аспекта су посматрана: временска сложеност и просторна сложеност, који респективно представљају број корака потребан да се рачунање обави, те количину меморије потребну за обављање рачунања.

The exhaustive approach in this case is known as the Bellman-Ford algorithm, which yields a time complexity of O(| V|| E|){\displaystyle O(|V||E|)}, or quadratic time.
Детаљан приступ у овом случају познат као Белман-Фордов алгоритам, који даје сложеност времена O(| V|| E|){\ displaystyle O(| V|| E|)}, или квадратно време..

When considering time complexity, there exist concept classes that can be PAC-learned efficiently by quantum learners, even from classical examples, but not by classical learners(again, under plausible complexity-theoretic assumptions).
Ако се разматра временска сложеност, постоји класа концепата која може бити ефикасно научена у PAC моделу користећи квантне ученике, чак и помоћу класичних примера, али не и користећи класичне ученике( опет под разумним теоријским претпоставкама).

Theoretical computer scientists have detailed other sorting algorithms that provide better than O(n log n) time complexity assuming additional constraints, including.
Теоријски компјутерски научници су детаљно пручили друге алгоритме сортирања који омогућавају боље од O( n log n) комплексност времена преузимања додатних ограничења, укључујући.

Richard Frost also used memoization to reduce the exponential time complexity of parser combinators, which can be viewed as“Purely Functional Top-Down Backtracking” parsing technique.
Ричард Фрост је такође користио мемоизацију да би смањио експоненцијалну временску комплексност парсерских комбинатора који може да се посматра као„ чисто функционални топ-даун-бектрекинг“ парсинг техника.

Usually, the efficiency or running time of an algorithm is stated as a function relating the input length to the number of steps(time complexity) or storage locations(space complexity)..
Обично се ефикасност или потребно време алгоритама наводи као функција која се односи на дужину улазног броја корака( временска комплексност) или простором за скадиштење( просторном сложеношћу).