پاورپوینت کامل تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم ها در متلب ۴۲ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم ها در متلب ۴۲ اسلاید در PowerPoint دارای ۴۲ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم ها در متلب ۴۲ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم ها در متلب ۴۲ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌ها۴) پیچیدگی زمانی الگوریتم در حالت میانگینتوجه: یک مقدار میانگین را فقط زمانی می‌توان معمولی خواند که حالتهای واقعی از میانگین انحراف زیادی نداشته باشد.مثال: جستجوی ترتیبیحالت ۱: x همواره در آرایه هست

اسلاید ۵: تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌هاحالت ۲: x ممکن است در آرایه نباشد. احتمال وجود x را در آرایه p درنظر می‌گیریم.

اسلاید ۶: تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌هادر تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها، پیچیدگی حافظه نیز قابل بحث است

اسلاید ۷: مرتبه الگوریتمدر بسیاری از موارد نیاز است تا دو الگوریتم را با هم مقایسه کنیم …تابع پیچیدگی آنها را (زمانی/حافظه) را بدست می‌آوریم ولی ….از آنجایی‌که داشتن درک صحیحی از مقایسه دو تابع پیچیدگی در بسیاری از موارد مشکل است، …نیاز است تا توابع پیچیدگی را به شکل‌های ساده‌تری بیان کنیم.از این رو است که بیان پیچیدگی الگوریتم‌ها با مرتبه پیچیدگی که شکل ساده‌ای از توابع پیچیدگی است، کار مقایسه دو الگوریم را آسان می‌کند.همچنین …

اسلاید ۸: مرتبه الگوریتمدر پاره‌ای از موارد رسیدن به تابع پیچیدگی با داشتن الگوریتم کار پیچیده‌ای است ولی …می‌توانیم شکل ساده‌ای از آن را که بیان کننده پیچیدگی مساله باشد را بدست آوریم.

اسلاید ۹: مرتبه الگوریتمتعریف O )برای یک تابع پیچیدگی مفروض f(n) ، مانند n، log n، مجموعه‌ای از توابع پیچیدگی g(n) است که برای آنها به ازای یک ثابت حقیقی مثبت c آنگاه یک عدد صحیح غیر منفی N وجود دارد به قسمی که به ازای همه nN داریم g(n) c×f(n)روش نمایش: g(n) O(f(n))

اسلاید ۱۰: مرتبه الگوریتمنمایش به صورت دیاگرام:

اسلاید ۱۱: د) مرتبه الگوریتمدر این شکل هرچند n2 + 10n در ابتدا مقادیری بیشتر از ۲n2 دارند ولی برای n<=10 روند دیگری شکل می‌گیرد.

اسلاید ۱۲: مرتبه الگوریتم۵n2 O(n2) for n 0, c = 5 and N = 0 n2 + 10n O(n2) for n 1,c = 11 and N = 1 n (n 2) for n 1,c = 1 and N = 1

اسلاید ۱۳: مرتبه الگوریتم

اسلاید ۱۴: مرتبه الگوریتمتعریف (Omega) برای یک تابع پیچیدگی مفروض f(n) ، مانند n، log n مجموعه‌ای از توابع پیچیدگی g(n) است که برای آنها به ازای یک ثابت حقیقی مثبت c آنگاه یک عدد صحیح غیر منفی N وجود دارد به قسمی که به ازای همه nN داریم g(n) c×f(n)روش نمایش: g(n) (f(n)

اسلاید ۱۵: مرتبه الگوریتمنمایش به صورت دیاگرام:

اسلاید ۱۶: مرتبه الگوریتمn2 + 10n (n2) for n 0,c = 1 and N = 0 n3 (n2) For n 1,c = 1 and N = 1

اسلاید ۱۷: مرتبه الگوریتم

اسلاید ۱۸: مرتبه الگوریتمتعریف (Theta) برای یک تابع پیچیدگی مفروض f(n) ، مانند n، log n مجموعه‌ای از توابع پیچیدگی g(n) است که برای آنها به ازای ثابت‌