size. A second measure is the amoun

size. A second measure is the amount of computer memory required to implement the algorithm

when input values are of a specified size.

Questions such as these involve the computational complexity of the algorithm.An analysis

of the time required to solve a problem of a particular size involves the time complexity of the

algorithm. An analysis of the computer memory required involves the space complexity of

the algorithm. Considerations of the time and space complexity of an algorithm are essential

when algorithms are implemented. It is obviously important to know whether an algorithm will

produce an answer in a microsecond, a minute, or a billion years. Likewise, the required memory

must be available to solve a problem, so that space complexity must be taken into account.

Considerations of space complexity are tied in with the particular data structures used to

implement the algorithm. Because data structures are not dealt with in detail in this book, space

complexity will not be considered. We will restrict our attention to time complexity.

Kết quả (Việt) 1:

Kích thước. Một biện pháp thứ hai là số lượng bộ nhớ máy tính cần thiết để thực hiện các thuật toánKhi các giá trị đầu vào là kích thước được chỉ định.Các câu hỏi như những liên quan đến độ phức tạp tính toán của thuật toán. Phân tíchthời gian cần thiết để giải quyết một vấn đề của một kích thước cụ thể liên quan đến sự phức tạp thời gian của cácthuật toán. Phân tích của bộ nhớ máy tính cần thiết liên quan đến sự phức tạp space củaCác thuật toán. Cân nhắc độ phức tạp thời gian và không gian của một thuật toán là rất cần thiếtKhi các thuật toán được thực hiện. Rõ ràng là quan trọng để biết liệu một thuật toán sẽ làtạo ra một câu trả lời trong một microsecond, một phút, và một tỷ năm. Tương tự như vậy, yêu cầu bộ nhớphải có sẵn để giải quyết một vấn đề, do đó space phức tạp phải được đưa vào tài khoản.Cân nhắc space phức tạp được gắn liền với các dữ liệu cụ thể cấu trúc sử dụng đểthực hiện các thuật toán. Bởi vì cấu trúc dữ liệu không được xử lý với các chi tiết trong cuốn sách này, spacephức tạp sẽ không được xem xét. Chúng ta sẽ hạn chế sự chú ý của chúng tôi vào thời gian phức tạp.

Kết quả (Việt) 2:

kích thước. Một biện pháp thứ hai là số lượng bộ nhớ máy tính cần thiết để thực hiện các thuật toán

khi các giá trị đầu vào có kích thước quy định.

Các câu hỏi như thế này liên quan đến việc tính toán phức tạp của việc phân tích algorithm.An

của thời gian cần thiết để giải quyết một vấn đề của một kích thước cụ thể liên quan đến Độ phức tạp của

thuật toán. Một phân tích của bộ nhớ máy tính cần thiết liên quan đến sự phức tạp không gian của

thuật toán. Những cân nhắc về thời gian và không gian phức tạp của một thuật toán là rất cần thiết

khi các thuật toán được thực hiện. Nó rõ ràng là quan trọng để biết liệu một thuật toán sẽ

tạo ra một câu trả lời trong một micro giây, một phút, hoặc một tỷ năm. Tương tự như vậy, bộ nhớ yêu cầu

phải có sẵn để giải quyết một vấn đề, ​​do đó độ phức tạp không gian phải được đưa vào tài khoản.

Xem xét độ phức tạp không gian được gắn với các cấu trúc dữ liệu cụ thể được sử dụng để

thực hiện các thuật toán. Vì cấu trúc dữ liệu không được xử lý ở chi tiết trong cuốn sách này, không gian

phức tạp sẽ không được xem xét. Chúng tôi sẽ hạn chế sự chú ý của chúng tôi để thời gian phức tạp.