complexité du temps est la mesure de combien de temps un algorithme faudra pour terminer une course à travers le processus. Pour mesurer la complexité de temps avec C + + , vous avez une variété d' options. Ce tutoriel traverse le processus de recherche de complexité en temps . Instructions 1 Identifiez votre algorithme. En fonction de votre algorithme , vous devrez utiliser une autre mesure de la complexité du temps. Il existe une variété de différents types d'algorithmes dont logarithmique , la force brute , l'itération et l'indice de la matrice. Une fois que vous avez identifié votre algorithme vous pouvez commencer à analyser. 2 Trouvez la complexité en temps . Il s'agit de la partie la plus délicate . Pour trouver la complexité de l'heure de votre algorithme particulier , nourrir des quantités plus grandes de données et voir comment il ralentit. Vous pouvez également analyser les étapes de l'algorithme et de voir comment il s'intègre dans les problèmes de complexité temps passé - analysés. Consultez les informations sur la notation O Big et des informations sur les algorithmes pour plus d'aide (voir Ressources) . 3 analyser la complexité de temps pour trouver le meilleur des cas pour votre processus. Si l'algorithme peut être accompli avec une méthode plus rapide , vous voudrez peut-être de travailler à la mise en œuvre de la méthode rapide. En général , les algorithmes vont du plus rapide au plus lent dans cet ordre: constante de temps , temps logarithmique , le temps linéaire polynomiale , exponentielle temps et le temps factorielle . Le plus rapide est habituellement un regard direct et le temps est le même, peu importe la taille de l'entrée. Le plus lent est généralement une méthode de force brute de quelque sorte qui traverse toute possibilité unique et ralentit considérablement l'entrée augmente en taille . Il peut être pas la peine d'optimiser l'algorithme de complexité en temps plus rapide si l'augmentation serait plutôt petite ou si vous faites affaire avec de petites quantités de données. Toutefois, si vous avez affaire à de grandes quantités de données , alors vous voudrez peut-être envisager de prendre le temps nécessaire pour comprendre comment créer un code plus optimisé.
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