Introduction à la complexité algorithmique
L'analyse de la complexité des algorithmes est essentielle pour comprendre et prédire leurs performances, notamment en termes de temps d'exécution et d'utilisation de la mémoire.
Notations de complexité :
- O (grand O) : limite supérieure
- Ω (grand Omega) : limite inférieure
- Θ (grand Theta) : limite exacte
Classes de complexité courantes :
- O(1) : Constant
- O(log n) : Logarithmique
- O(n) : Linéaire
- O(n log n) : Linéarithmique
- O(n²) : Quadratique
- O(2ⁿ) : Exponentiel
La compréhension de ces concepts permet d'optimiser les algorithmes et de choisir les structures de données appropriées pour résoudre efficacement des problèmes complexes.
Visualisation interactive des complexités
Sélectionnez différentes complexités pour visualiser leur croissance en fonction de la taille de l'entrée :