O que você pode fazer é avaliar o algoritmo sob diversas métricas e então tentar correlacionar essas métricas com o custo computacional correspondente (ex.: quanto mais etapas tem o algoritmo, mais instruções a CPU terá que executar).
Uma das formas mais simples de avaliar um algoritmo é através da análise empírica: rodar 2 ou mais algoritmos e verificar qual o mais rápido. Desafios da análise empírica: Desenvolver uma implementação correta e completa. Determinar a natureza dos dados de entrada e de outros fatores que têm influência no experimento.
A eficiência do algoritmo é medida em termos da quantidade de recursos (memória, tempo de execução, número de processadores, acessos a disco) que o mesmo utiliza quando é executado. Na maioria dos casos, vamos medir a eficiência em tempo de execução. A análise de um algoritmo depende do modelo computacional adotado.
(2) Uma das possíveis formas de se descrever a complexidade de um algoritmos é a chamada Notação-Big-Oh, que é definida da seguinte forma: T(n) = O(f(n)) se existem constantes c e n0 tais que T(n) n0. Explique o que você entendeu por esta definição.
Uma aplicação mais simples de algoritmo é o processo de inicialização do computador: há um software – basicamente a tradução computacional de um algoritmo – encarregado de testar todos os componentes do seu computador para saber se está tudo em ordem e, depois disso, procurar o sistema operacional no disco para carregá ...
Um exemplo de avaliação de algoritmos: a matriz de confusão O resultado da aplicação desse algoritmo é a capacidade de prever qual a classe de novas instâncias (dados). Por exemplo, reconhecer algo como “positivo” ou “negativo”, como se um email é ou não spam, se um paciente tem uma determinada doença ou não, etc.
Notação Assintótica operação básica de um algoritmo, como o principal indicador de sua eficiência.
Um algoritmo é dito ser em tempo constante (também escrito como executado em tempo O(1)) se o valor de T(n) é limitado por uma valor que não dependa do tamanho da entrada. Por exemplo, acessando um único elemento de um array usa tempo constante, visto que uma única operação foi executada para localizá-la.
Como podemos comparar os dois algoritmos para escolher o melhor? Precisamos definir alguma medida que expresse a eficiência. Costuma-se medir um algoritmo em termos de tempo de execução ou o espaço (ou memória) usado. Para o tempo, podemos considerar o tempo absoluto (em minutos, segundos, etc.).
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