Efficienza algoritmica

L’efficienza algoritmica è una misura di quanto bene un algoritmo esegue il suo compito in relazione all’utilizzo delle risorse. Un algoritmo efficiente esegue la massima quantità di lavoro utilizzando la minima quantità di risorse, come tempo, spazio di archiviazione, memoria o energia. L’efficienza algoritmica può essere misurata in termini di complessità temporale e complessità spaziale. In informatica, la nozione di algoritmo efficiente viene spesso paragonata all’algoritmo “migliore” o “ottimale”.

La complessità temporale è una misura del tempo che un algoritmo impiega per completare il suo compito rispetto alla dimensione del suo input. Un algoritmo con complessità temporale O(n) significa che impiega una quantità di tempo lineare per essere completato, dove n è la dimensione dell'input. Un algoritmo con complessità temporale O(n^2) richiede una quantità di tempo quadratica per il calcolo.

La complessità dello spazio è una misura della quantità di memoria consumata da un algoritmo. I criteri di memoria per la complessità dello spazio includono la complessità dello spazio totale (memoria totale utilizzata alla fine dell'esecuzione dell'algoritmo), la complessità dello spazio di lavoro (memoria massima utilizzata in un dato periodo dell'esecuzione dell'algoritmo) e la complessità dello spazio ausiliario (spazio richiesto dall'algoritmo per la sua esecuzione). funzionamento errato). Analogamente alla complessità temporale, anche la complessità spaziale è espressa nella notazione Big O.

Gli algoritmi più efficienti sono quelli che sfruttano al meglio lo spazio e il tempo assegnati a ciascuna attività. Ciò significa che un algoritmo con una bassa complessità temporale e spaziale supererà un algoritmo con un’elevata complessità temporale e spaziale per un determinato compito. L'efficienza algoritmica è un fattore importante nel valutare le prestazioni di un programma o di un'applicazione.