কম্পিউটেশনাল জটিলতা তত্ত্ব তাদের রিসোর্স ব্যবহার অনুসারে কম্পিউটেশনাল সমস্যাগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করার উপর ফোকাস করে এবং এই ক্লাসগুলিকে একে অপরের সাথে সম্পর্কিত করে। একটি গণনাগত সমস্যা একটি কম্পিউটার দ্বারা সমাধান করা একটি কাজ। একটি গণনা সমস্যা গাণিতিক ধাপের যান্ত্রিক প্রয়োগের মাধ্যমে সমাধান করা যায়, যেমন একটি অ্যালগরিদম।
অ্যালগরিদম জটিলতা বলতে আপনি কী বোঝেন?
একটি অ্যালগরিদমের জটিলতা হল একটি প্রদত্ত আকারের ইনপুটের জন্য একটি অ্যালগরিদম দ্বারা প্রয়োজনীয় সময় এবং/অথবা স্থানের পরিমাপ (n)।
ডেটা স্ট্রাকচারে অ্যালগরিদমিক জটিলতা কী?
অ্যালগরিদমিক জটিলতা হল n সাইজের ইনপুট দেওয়া হলে একটি অ্যালগরিদম সম্পূর্ণ হতে কতক্ষণ সময় লাগবে তার পরিমাপ। যদি একটি অ্যালগরিদমকে স্কেল করতে হয়, তবে এটি একটি সীমিত এবং ব্যবহারিক সময়ের মধ্যে ফলাফল গণনা করা উচিত এমনকি n এর বড় মানের জন্যও। এই কারণে, n অসীমের কাছে আসার সাথে সাথে জটিলতা অচিহ্নিতভাবে গণনা করা হয়।
কেন অ্যালগরিদমিক জটিলতা গুরুত্বপূর্ণ?
কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা জটিলতার গাণিতিক পরিমাপ ব্যবহার করেন যা তাদের কোড লেখার আগে ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়, একটি অ্যালগরিদম কত দ্রুত চলবে এবং কতটা মেমরির প্রয়োজন হবে। এই ধরনের ভবিষ্যদ্বাণী বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অ্যালগরিদম বাস্তবায়ন এবং নির্বাচন করার জন্য প্রোগ্রামারদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ নির্দেশিকা৷
কীভাবে অ্যালগরিদমিক জটিলতা গণনা করা হয়?
যেকোন লুপের জন্য, আমরা তাদের ভিতরে ব্লকের রানটাইম খুঁজে বের করি এবং প্রোগ্রামটি যতবার করবে তার সংখ্যা দিয়ে এটিকে গুন করি।লুপ পুনরাবৃত্তি করুন। ইনপুট আকারের সমানুপাতিকভাবে বেড়ে ওঠা সমস্ত লুপের একটি রৈখিক সময় জটিলতা O(n) থাকে। আপনি যদি অ্যারের অর্ধেকটি লুপ করেন, তবে এটি এখনও O(n)।
