Effizienz von Algorithmen - Technische Fakultät - Universität Bielefeld
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<strong>Effizienz</strong> <strong>von</strong> <strong>Algorithmen</strong> Asymptotische <strong>Effizienz</strong>-Analyse Exkurs Beispiel zur Effizienanalyse Ausn<br />
Untersuchung ausgehend <strong>von</strong> depth<br />
Untersuchung ausgehend <strong>von</strong> depth(t)<br />
Sei d = depth(t)<br />
wc-time sortTree (0) = 0<br />
wc-time sortTree (d + 1) = 2 d+1 − 1 + 2wc-time sortTree (d)<br />
wc-time sortTree (d) = ∑ d<br />
i=1 2d−i (2 i − 1)<br />
= ∑ d<br />
i=1 (2d − 2 d−i ) = d2 d − 2 d + 1 ∈ Θ(d2 d )<br />
Schlechtester Fall: ausgeglichener Baum. Dieser hat n = 2 d Blätter,<br />
wir haben also wc-time sortTree (n) ∈ Θ(n · log 2 n)<br />
– das ist besser als Θ(n 2 ) wie zuvor ermittelt.<br />
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<strong>Effizienz</strong> <strong>von</strong> <strong>Algorithmen</strong> Asymptotische <strong>Effizienz</strong>-Analyse Exkurs Beispiel zur Effizienanalyse Ausn<br />
Untersuchung ausgehend <strong>von</strong> depth<br />
Sei n Anzahl der Blätter, d die Tiefe <strong>von</strong> t.<br />
Wir haben erhalten:<br />
wc-time sortTree (n) ∈ Θ(n 2 )<br />
wc-time sortTree (d) ∈ Θ(2 d · d)<br />
Im ersten Fall ist im worst-case d = n.<br />
Im zweiten Fall ist im worst-case n = 2 d .<br />
Beide Analysen zusammengenommen:<br />
wc-time sortTree (n, d) ∈ Θ(n · d)<br />
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