実測の問題点とは? わかりやすく解説

実測の問題点

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/09/13 15:58 UTC 版)

アルゴリズム解析」の記事における「実測の問題点」の解説

アルゴリズムプラットフォーム依存しない(すなわち、アルゴリズム任意のオペレーティングシステム動作する任意のコンピュータ上で任意のプログラミング言語実装できる)ので、複数アルゴリズム性能比較するのに経験的技法実測値)を用いるのはあまりにも問題が多い。 例として、大きさ n のソートされたリストから特定のエントリを検索するプログラム考える。そして、最新型高性能コンピュータAでは線型探索アルゴリズムプログラム実装し、古い低性能コンピュータBでは二分探索アルゴリズムプログラム実装たとする。それら2つコンピュータそれぞれのプログラムベンチマークテスト実施し次のような結果得られたとする。 n(リスト大きさコンピュータAの実行時間ナノ秒単位コンピュータBの実行時間ナノ秒単位15 7 100,000 65 32 150,000 250 125 200,000 1,000 500 250,000 この測定結果を見ると、コンピュータAで実行したアルゴリズムの方がコンピュータBのそれよりも遥かに高速だと結論しそうになる。しかし、入力リスト大きさを十分大きくすると、その結論は全くの間違いだったことが判明する。 n(リスト大きさコンピュータAの実行時間ナノ秒単位コンピュータBの実行時間ナノ秒単位15 7 100,000 65 32 150,000 250 125 200,000 1,000 500 250,000 ... ... ... 1,000,000 500,000 500,000 4,000,000 2,000,000 550,000 16,000,000 8,000,000 600,000 ... ... ... 63,072 × 1012 31,536 × 1012 ナノ秒、または1年 1,375,000 ナノ秒,または 1.375 ミリ秒 線型探索プログラム実行したコンピュータAでの成長率実行時間増加率)は線型性を示す。すなわち、そのプログラムの実行時間入力サイズ比例している。入力サイズが2倍になれば実行時間も2倍になり、入力サイズが4倍になれば実行時間も4倍になる、という具合である。一方コンピュータBでは二分探索プログラム実行したので、成長率対数的になる。入力サイズが2倍になったとき、実行時間増加一定である(この例では25,000ナノ秒)。表面コンピュータAの方が高速でも、コンピュータBの方が成長率が低い(遅い)ので、入力サイズ大きくなれば必然的にコンピュータBの方が勝つことになる。

※この「実測の問題点」の解説は、「アルゴリズム解析」の解説の一部です。
「実測の問題点」を含む「アルゴリズム解析」の記事については、「アルゴリズム解析」の概要を参照ください。

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