Datamatikerstudiet i Næstved, 2. semester, 2020

Der er ikke noget mere irriterende, end langsomme it-systemer. Derfor vil vi som programmører tilstræbe altid at optimere vores algoritmer således, at de performer optimalt.

Vi bruger BigO-notationen til at beskrive algoritmernes kompleksitet ift. eksekveringstid eller resurseforbrug.

• O(1) algoritmer giver det hurtigste resultat (konstant kompleksitet)
• O(logN) algoritmer er meget hurtige, ekskekveringstid øges kun lidt hvis N øges (logaritmisk kompleksitet)
• O(N) algoritmer er hurtige, men tager længere tid jo større N er (linær kompleksitet)
• O(N^2) jo større N er, jo langsommere er disse algoritmer
• O(N!) don't go there

Jeres algoritmer skal have mindst muligt algoritmisk kompleksitet, hvis I vil lave gode, responsive systemer, men det er ikke altid muligt at undgå komplekse beregninger. Det er derfor det tager en hel nat eller flere dage at beregne vejrsystemer eller thermodynamik.

Vi skal måle, hvor lang tid det det tager at gennemføre forskellige algoritmer. Gennemse alle 5 klasser i projektet og prøv at se, om du kan forstå, hvordan det hænger sammen. Leg meget gerne med koden, så du bedre kan se, hvordan dte hænger sammen!

God arbejdslyst, András

Det nice