• Buradasın

    Big O notasyonunda en iyi ve en kötü durum nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Big-O notasyonunda en iyi ve en kötü durum şu şekilde açıklanabilir:
    • En iyi durum (best-case) 15. Algoritmanın en az adımda ve en kısa sürede çalıştığı giriş durumudur 5. Çalışma zamanında bir alt sınırdır 5.
    • En kötü durum (worst-case) 15. Best-case durumunun tam tersidir 5. Olabilecek en olumsuz koşulları içinde barındıran durumdur 5.
    Örnekler:
    • Sıralı olmayan bir dizide bir değer arama algoritmasında, aranan değerin dizinin ilk elemanında olması en iyi duruma, son elemanında olması ise en kötü duruma örnektir 1.
    • Dizi elemanlarını küçükten büyüğe sıralama algoritmasına, tam tersi şekilde büyükten küçüğe doğru sıralanmış bir dizi göndermek en kötü duruma örnektir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. birhankarahasan.com
        1
      2. mcvarer.gitbooks.io
        2
      3. github.com
        3
      4. data-structures-and-algorithm.netlify.app
        4
      5. hostragons.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Insertion Sort en iyi durum ve en kötü durum nedir?

    Insertion Sort algoritmasının en iyi ve en kötü durumları: En iyi durum (best case): Dizi zaten sıralı olduğunda, algoritma O(n) zaman karmaşıklığına sahiptir. En kötü durum (worst case): Dizi ters sıralı olduğunda, her yeni elemanın doğru konuma yerleştirilmesi için tüm dizi boyunca gidilmesi gerekir ve algoritma O(n²) zaman karmaşıklığına sahip olur. Ortalama durumda da algoritma genellikle O(n²) zaman karmaşıklığına sahiptir, çünkü her elemanın doğru konuma yerleştirilmesi için genellikle mevcut sıralı alt dizi boyunca bir dizi geçişi gereklidir.
    5 kaynak

    Big O gösterimi nedir algoritma?

    Big O gösterimi, algoritmaların zaman ve depolama karmaşıklığını tanımlamak için kullanılan matematiksel bir gösterimdir. Temel özellikleri: - n parametresi: Algoritmanın girdisinin uzunluğunu temsil eder. - O harfi: Algoritmanın girdi boyutuna göre performansının "sırası" olarak da bilinir. Bazı Big O notasyonu türleri: - O(1): Sabit karmaşıklık, veri seti ne kadar büyük olursa olsun çalışma zamanı ve kaynak kullanımı sabittir. - O(n): Doğrusal karmaşıklık, veri setinin büyüklüğü arttıkça çalışma zamanı da doğrusal olarak artar. - O(n²): İkinci dereceden karmaşıklık, çalışma zamanı girdi büyüklüğünün karesiyle doğru orantılıdır. - O(logN): Logaritmik karmaşıklık, her seferinde problemi ikiye bölen algoritmalarda görülür. Big O gösterimi, algoritmaları karşılaştırmak ve en uygun olanı seçmek için standart bir yol sunar.
    5 kaynak