Worst-Case, Best-Case, and Average-

Worst-Case, Best-Case, and Average-Case Efficiencies
In the beginning of this section, we established that it is reasonable to measure
an algorithm’s efficiency as a function of a parameter indicating the size of the
algorithm’s input. But there aremany algorithms for which running time depends
not only on an input size but also on the specifics of a particular input. Consider,
as an example, sequential search. This is a straightforward algorithmthat searches
for a given item (some search keyK) in a list ofnelements by checking successive
elements of the list until either a match with the search key is found or the list
is exhausted. Here is the algorithm’s pseudocode, in which, for simplicity, a list is
implemented as an array. It also assumes that the second conditionA[i]=Kwill
not be checked if the first one, which checks that the array’s index does not exceed
its upper bound, fails.

Kết quả (Việt) 1:

Trường hợp xấu nhất, tốt, và là trường hợp hiệu quảBan đầu của phần này, chúng tôi thiết lập rằng nó là hợp lý để đo lườngmột thuật toán hiệu quả như là một chức năng của một tham số cho thấy kích thước của cácthuật toán của đầu vào. Nhưng có aremany các thuật toán cho thời gian chạy phụ thuộckhông chỉ trên một kích thước đầu vào mà còn trên các chi tiết cụ thể của một đầu vào cụ thể. Xem xét,Ví dụ, tìm kiếm tuần tự. Đây là một algorithmthat đơn giản tìm kiếmkiếm một nhất định mục (một số tìm keyK) trong một ofnelements danh sách bằng cách kiểm tra kế tiếpCác yếu tố của danh sách cho đến khi một trong hai kết hợp với phím tìm tìm thấy hoặc danh sáchlà kiệt sức. Dưới đây là các thuật toán mã giả, trong đó, để đơn giản, một danh sách làthực hiện như là một mảng. Nó cũng giả định rằng conditionA thứ hai [i] = Kwillkhông được kiểm tra nếu người đầu tiên, kiểm tra chỉ số của mảng không vượt quáràng buộc, không thành công.

Kết quả (Việt) 2:

Tồi tệ nhất Case, Best-Case, và trung bình-Case Hiệu suất
Trong đầu phần này, chúng tôi xác định được rằng nó là hợp lý để đo lường
hiệu quả của một thuật toán như là một chức năng của một thông số chỉ định kích thước của
đầu vào của thuật toán. Nhưng có aremany thuật toán mà thời gian chạy phụ thuộc
không chỉ vào một đầu vào kích thước mà còn về các chi tiết cụ thể của một đầu vào cụ thể. Xem xét,
là một ví dụ, tìm kiếm tuần tự. Đây là một đơn giản algorithmthat tìm kiếm
cho một mục cho trước (một số keyK tìm kiếm) trong một danh sách ofnelements bằng cách kiểm tra tiếp
các yếu tố của danh sách cho đến khi nào một trận đấu với phím tìm kiếm được tìm thấy hoặc danh sách
đang cạn kiệt. Dưới đây là mã giả của thuật toán, trong đó, vì đơn giản, một danh sách được
thực hiện như một mảng. Nó cũng giả định rằng conditionA thứ hai [i] = Kwill
không được kiểm tra nếu một trong những đầu tiên, trong đó kiểm tra chỉ số của mảng không vượt quá
giới hạn trên của nó, thất bại.