2023第五届数学与信息科学国际会议
2023年5月27-29日

算法分析

在计算机科学中,算法分析(英语:Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程。算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数。其定义域是输入数据的长度(通常考虑任意大的输入,没有上界),值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度)。算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分。理论分析常常利用渐近分析估计一个算法的复杂度,并使用大O符号、大Ω符号和大Θ符号作为标记。举例,二分查找所需的执行步骤数量与查找列表的长度之对数成正比,记为 O (log ⁡n),简称为“对数时间”。通常使用渐近分析的原因是,同一算法的不同具体实现的效率可能有差别。但是,对于任何给定的算法,所有符合其设计者意图的实现,它们之间的性能差异应当仅仅是一个系数。精确分析算法的效率有时也是可行的,但这样的分析通常需要一些与具体实现相关的假设,称为计算模型。计算模型可以用抽象机器来定义,比如图灵机。或者可以假设某些基本操作在单位时间内可完成。假设二分查找的目标列表总共有 n 个元素。如果我们假设单次查找可以在一个时间单位内完成,那么至多只需要 log ⁡n + 1 单位的时间就可以得到结果。这样的分析在有些场合非常重要。算法分析在实际工作中是非常重要的,因为使用低效率的算法会显著降低系统性能。在对运行时间要求极高的场合,耗时太长的算法得到的结果可能是过期或者无用的。低效率算法也会大量消耗计算资源。
2023第五届数学与信息科学国际会议(ICMIF2023)涵盖主题包括但不仅限于算法分析等领域,会议组委会诚邀全球相关领域的学者、专家参加此次国际会议,就相关热点问题进行探讨、交流,共同促进科学研究的进步与发展。

会议征稿

2023第五届数学与信息科学国际会议(ICMIF2023)诚邀学者、专家提交他们的研究摘要、论文并参会交流。

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全文出版

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