アルゴリズム解析とは?

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アルゴリズム解析

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2018/10/07 05:24 UTC 版)

アルゴリズム解析とは、アルゴリズムの実行に必要とされるリソース(時間や記憶領域)量を見積もることである。多くのアルゴリズムは任意長の入力を受け付けるよう設計されている。アルゴリズムの「効率」や「複雑さ」は一般に、入力長からそのアルゴリズムを実行するのに必要なステップ数(時間複雑性)や記憶領域サイズ(空間複雑性)への関数として表される。


  1. ^ Alfred V. Aho; John E. Hopcroft; Jeffrey D. Ullman (1974). The design and analysis of computer algorithms. Addison-Wesley Pub. Co.. , section 1.3
  2. ^ Juraj Hromkovič (2004). Theoretical computer science: introduction to Automata, computability, complexity, algorithmics, randomization, communication, and cryptography. Springer. pp. 177–178. ISBN 978-3-540-14015-3. http://books.google.com/books?id=KpNet-n262QC&pg=PA177. 
  3. ^ Giorgio Ausiello (1999). Complexity and approximation: combinatorial optimization problems and their approximability properties. Springer. pp. 3–8. ISBN 978-3-540-65431-5. http://books.google.com/books?id=Yxxw90d9AuMC&pg=PA3. 
  4. ^ Wegener, Ingo (2005), Complexity theory: exploring the limits of efficient algorithms, Berlin, New York: Springer-Verlag, p. 20, ISBN 978-3-540-21045-0, http://books.google.com/books?id=u7DZSDSUYlQC&pg=PA20 
  5. ^ Robert Endre Tarjan (1983). Data structures and network algorithms. SIAM. pp. 3–7. ISBN 978-0-89871-187-5. http://books.google.com/books?id=JiC7mIqg-X4C&pg=PA3. 
  6. ^ Examples of the price of abstraction?, cstheory.stackexchange.com
  7. ^ How To Avoid O-Abuse and Bribes, at the blog "Gödel’s Lost Letter and P=NP" by R. J. Lipton, professor of Computer Science at Georgia Tech, recounting idea by Robert Sedgewick
  8. ^ ただし、量子コンピュータには当てはまらない。
  9. ^ 数学的帰納法で証明できる。
  10. ^ この方法では、上述の方法とは異なり、ループの条件部で消費される定数時間を無視しているが、そのような省略が最終的な結果に影響しないことは自明である。
  11. ^ なお、この成長オーダーは急速すぎるので、実用には耐えない。


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