Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Algoritma analizi veya diğer adıyla algoritma çözümlemesi, bilgisayar biliminde bir algoritmayı çalıştırabilmek için gereken kaynakların (zaman, yer gibi) miktarının tespitidir. Algoritmaların çoğunluğu, rastgele seçilmiş uzunluktaki girdiler ile çalışmak için tasarlanmıştır. Genellikle, bir algoritmanın verimlilik veya çalışma zamanı, adımların sayısı (zaman karmaşıklığı) veya depolama yerleri (alan karmaşıklığı)'nin girdi uzunluğuyla ilişkili olan işlev olarak ifade edilir.
Algoritma çözümlemesi, verilmiş olan hesaplamalı bir bilinmezi çözen herhangi bir algoritma aracılığıyla gereksinim duyulan kaynaklar için kuramsal tahminleri sağlayan hesaplamalı karmaşıklık kuramının önemli bir parçasıdır. O, verimli algoritmaları bulabilmek veya kıyaslayabilmek için bir anlayış geliştirmemizi sağlar.
Algoritmaların kuramsal çözümlemesinde, sonuşmazsal (asimptotik) anlamda onların karmaşıklığını tahmin etmektir, yani büyük miktarda ve rastsal olan girdiler için karmaşıklık işlevini tahmin etmektir. Büyük O gösterimi, Büyük omega gösterimi ve Büyük theta gösterimi, sonuşmazsaldaki sonları belirtmek için kullanılır. Mesela, ikili arama, aranmakta olan bir listenin uzunluğunun logaritmasına oranlı olan adım sayısında veya O(Log(n))'de veya konuşma diliyle "logaritmik zaman"da çalıştırmak için söylenilir. Genellikle sonuşmazsal tahminler kullanılır, çünkü aynı algoritmanın farklı gerçekleştirmeleri, verimlik açısından diğer algoritmalara kıyasla farklı olabilir. Bunlara rağmen verilen bir algoritmanın herhangi iki "akla yatkın" gerçekleştirmesinin verimliliği, saklı sabit adı verilen bir çarpımsal sabit unsuru aracılığıyla ilişkilidir.
Verimliliği kesin olan yani sonuşmazsal olmayan ölçümler, bazen hesaplanılmış olur, ancak genellikle hesaplama taslamı (modeli) kullanılarak çağrılan algoritmanın belirli gerçeklemesini dikkate alan belirli varsayımlara gereksinim duyarlar. Bir hesaplama taslamı, soyut bilgisayar açısından tanımlanılabilinir. Mesela, Turing makinesi, ve/veya birim zamanda yürütülen belirli işlemlerin olduğu esaslar tarafından. Örnek için, n adet elemanı olan ikili aramayı uyguladığımız sıralanmış dizi ve birim zamanda yapılmış olan dizideki elemanların her birine uğranmasını garanti edersek, o zaman en fazla log2 n + 1 zaman birimi, bir cevabın döndürülmesi için yeterlidir.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Algoritma analizi veya diger adiyla algoritma cozumlemesi bilgisayar biliminde bir algoritmayi calistirabilmek icin gereken kaynaklarin zaman yer gibi miktarinin tespitidir Algoritmalarin cogunlugu rastgele secilmis uzunluktaki girdiler ile calismak icin tasarlanmistir Genellikle bir algoritmanin verimlilik veya calisma zamani adimlarin sayisi zaman karmasikligi veya depolama yerleri alan karmasikligi nin girdi uzunluguyla iliskili olan islev olarak ifade edilir Algoritma cozumlemesi verilmis olan hesaplamali bir bilinmezi cozen herhangi bir algoritma araciligiyla gereksinim duyulan kaynaklar icin kuramsal tahminleri saglayan hesaplamali karmasiklik kuraminin onemli bir parcasidir O verimli algoritmalari bulabilmek veya kiyaslayabilmek icin bir anlayis gelistirmemizi saglar Algoritmalarin kuramsal cozumlemesinde sonusmazsal asimptotik anlamda onlarin karmasikligini tahmin etmektir yani buyuk miktarda ve rastsal olan girdiler icin karmasiklik islevini tahmin etmektir Buyuk O gosterimi Buyuk omega gosterimi ve Buyuk theta gosterimi sonusmazsaldaki sonlari belirtmek icin kullanilir Mesela ikili arama aranmakta olan bir listenin uzunlugunun logaritmasina oranli olan adim sayisinda veya O Log n de veya konusma diliyle logaritmik zaman da calistirmak icin soylenilir Genellikle sonusmazsal tahminler kullanilir cunku ayni algoritmanin farkli gerceklestirmeleri verimlik acisindan diger algoritmalara kiyasla farkli olabilir Bunlara ragmen verilen bir algoritmanin herhangi iki akla yatkin gerceklestirmesinin verimliligi sakli sabit adi verilen bir carpimsal sabit unsuru araciligiyla iliskilidir Verimliligi kesin olan yani sonusmazsal olmayan olcumler bazen hesaplanilmis olur ancak genellikle hesaplama taslami modeli kullanilarak cagrilan algoritmanin belirli gerceklemesini dikkate alan belirli varsayimlara gereksinim duyarlar Bir hesaplama taslami soyut bilgisayar acisindan tanimlanilabilinir Mesela Turing makinesi ve veya birim zamanda yurutulen belirli islemlerin oldugu esaslar tarafindan Ornek icin n adet elemani olan ikili aramayi uyguladigimiz siralanmis dizi ve birim zamanda yapilmis olan dizideki elemanlarin her birine ugranmasini garanti edersek o zaman en fazla log2 n 1 zaman birimi bir cevabin dondurulmesi icin yeterlidir