मैं दो एल्गोरिदम <code>A()</code> और <code>B()</code> ऐसे जबकि एल्गोरिथ्म <code>B()</code><code>O(n^2)</code> लेता है कि एल्गोरिथ्म <code>A()</code> बिल्कुल <code>O(3n^2)</code> जाता है जब हम समय

Question

मान लीजिए चलाने में स्थिरांक पर विचार करने की क्या ज़रूरत है। हालांकि दोनों एल्गोरिदम वर्गबद्ध समय में चलते हैं, क्या हम कह सकते हैं कि एल्गोरिदम बी तेजी से चलता है?

मैं समझता हूं कि हम एल्गोरिदम के चलने वाले समय का विश्लेषण करते समय स्थिरांक को अनदेखा करते हैं, लेकिन मैं इस मामले के बारे में पूछना चाहता हूं जब हमें एल्गोरिदम का विश्लेषण करते समय स्थिरांक पर विचार करने की आवश्यकता होती है।

आप

Answer 1

आप this SO answer पर एक नज़र लेने के लिए चाहते हो सकता है धन्यवाद।

है कि इसका जवाब से:

सारांश में - के बाद से बड़े-ओ केवल विकास दर के रिश्तेदार कक्षाओं के बारे में बात करती है, यह निरंतर कारक ध्यान नहीं देता। हालांकि, उन स्थिरांक बिल्कुल महत्वपूर्ण हैं; वे सिर्फ एक एसिम्प्टोटिक विश्लेषण के लिए प्रासंगिक नहीं हैं।

तो यह बिग ओ नोटेशन के मामले में कोई फर्क नहीं पड़ता है, लेकिन वास्तविक जीवन में आपका एल्गोरिदम बी वास्तव में तेज़ी से दौड़ जाएगा।

Answer 2

आपके दो एल्गोरिदम में एक ही एसिम्प्टोटिक जटिलता है, लेकिन कोई निश्चित रूप से दूसरे की तुलना में तेज़ हो सकता है।

इस मामले में, A में एक बड़ा स्थिरता है इसलिए यह शायद धीमा है, लेकिन खेल में अन्य कारक हो सकते हैं (जैसे कि एल्गोरिदम कार्यान्वयन और हार्डवेयर जो चल रहा है) में कार्यान्वयन विवरण हो सकता है जो कि हो सकता है संतुलन किसी भी तरह से।