Análise de complexidade - UFMG

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Complexidade logarítmica Típico de algoritmos que dividem um problema transformando-o em problemas menores (dividir para conquistar) Tempo de execução pode ser considerado menor do que uma constante grande Quando n é um milhão, log(n) ≈ 20 A base do logarítmo tem impacto pequeno Exemplo: busca binária
Complexidade linear O algoritmo realiza um número fixo de operações sobre cada elemento da entrada Melhor situação para um algoritmo que processa n elementos de entrada e produz n elementos de saída Exemplo: busca sequencial, calcular fatorial
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Page 4 and 5: Achar o máximo de um vetor int vma
Page 6 and 7: Recuperar um registro num arquivo p
Page 8 and 9: Se vec[i] < *min, então não preci
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Page 12: Algoritmo f(n) Melhor caso Pior cas
Page 15 and 16: Uma função f(n) domina assintotic
Page 17 and 18: f(n) = n 2 , g(n) = (n+1) 2 f(n) e
Page 19 and 20: f(n) = (n+1) 2 = O(n 2 ) Pois (n+1
Page 22 and 23: Imagine um programa com três fases
Page 24 and 25: f(n) = 3n 3 + 2n 2 + n = Ω(n 3 )
Page 26 and 27: Notação O é um limite assintóti
Page 28 and 29: Por que falar “o tempo de execuç
Page 31 and 32: Se f é uma função de complexidad
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Page 39 and 40: Complexidade exponencial Típicos
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