1 / 15

Análise de ALGORITMOS – PARTE 2

Introdução à Computação II. Análise de ALGORITMOS – PARTE 2. Isadora Alves Cristo 7127060 Juliana Ap. da Silva 7127223. Revisão Matemática Exponencial Logaritmo Séries Complexidade Pior Caso Caso Médio Notações Assintóticas Bibliografia. AGENDA.

huyen
Download Presentation

Análise de ALGORITMOS – PARTE 2

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Introdução à Computação II Análise de ALGORITMOS – PARTE 2 Isadora Alves Cristo 7127060 Juliana Ap. da Silva 7127223

  2. Revisão Matemática • Exponencial • Logaritmo • Séries • Complexidade • Pior Caso • Caso Médio • Notações Assintóticas • Bibliografia AGENDA

  3. A função exponencial nunca toca o eixo x. Quando a base for um número real deve ser diferente de 0 e maior que 1. Propriedades: RevisãoMatemática - Exponencial

  4. A função logarítmica é contrária a função exponencial. Sua condição de existência é que a base seja maior que 0 (zero) e diferente de 1 (um), o logaritmando maior que 0 e o logaritmo pertença aos reais. Propriedades: RevisãoMatemática - Logaritmo

  5. Definição: dada uma sucessão de números reais, chama-se série de números reais ou série numérica à soma infinita: Outros exemplos: Revisãomatemática - séries

  6. Pior Caso Caracterizado por entradas que resultam em maior crescimento do número de operações, conforme aumenta o valor de n. {E1,E2,...,Em} – conjunto de todas as entradas possíveis do algoritmo A. ti – número de passos efetuados por A, quando a entrada for Ei. max Ei{ti} Complexidade

  7. Caso Médio Quando se consideram todas as entradas possíveis e as respectivas probabilidades de ocorrência. Complexidade

  8. Exemplo – Grupo Anterior Complexidade E1 : max E1 {t1} = 2

  9. Exemplo – Grupo Anterior Complexidade E2 : max E2 {t2} = 2n + (n-1)

  10. Exemplo – Grupo Anterior Complexidade E1 : max E1 {t1} = 2 E2 : max E2 {t2} = 2n + (n-1) E3 : max E3 {t3} = 2(n-1) E4: max E4 {t4} = 2(n-1) PIOR CASO !

  11. Utilizadas para analisar o tempo de execução do programa Notação “”: permite dizer que uma função é maior ou igual à outra função utilizada como parâmetro; Notação “”: permite dizer que duas funções são assintoticamente iguais até um fator constante. Restringe o tempo de execução do programa superior e inferiormente. NOTaçõesassintóticas

  12. Notação “O”: permite dizer que uma função é menor ou igual à outra função utilizada como parâmetro; • Essa notação é a mais utilizada para analisar o Pior Caso. NOTaçõesassintóticas

  13. NOTaçõesassintóticas

  14. NOTaçõesassintóticas

  15. http://dcm.ffclrp.usp.br/~augusto/icii/icii_2_complexidade.pdfhttp://dcm.ffclrp.usp.br/~augusto/icii/icii_2_complexidade.pdf http://www.waltenomartins.com.br/aa_aps.pdf Bibliografia

More Related